Avointen lähdekoodien maailman Opus-hetki: Voiko GLM-5 ottaa Agentic Codingin viestikapulan vastaan?

Jos kysyt kehittäjältä, mikä on tekoälyohjelmoinnin turhauttavin hetki?

Hänen vastauksensa on todennäköisesti se, kun se virheen edessä sanoo mekaanisesti "Anteeksi, ymmärsin väärin" ja toistaa saman virheellisen koodin.

Viime vuoden aikana Coding-suurmallien edistys on näkynyt enemmän "generointikyvyssä": yhdellä lauseella luodaan verkkosivuja, komponentteja, pieniä pelejä – 15 sekunnissa luodaan pikselityylinen verkkosivu, upea SVG-kuvake tai toimiva matopeli. Nämä demot ovat riittävän upeita, mutta myös riittävän "kevyitä", ne ovat kuin kehittyneitä leluja Vibe Codingin (tunnelmallisen ohjelmoinnin) aikakaudelta. Mutta kun kyse on suurista samanaikaisista arkkitehtuureista, pohjimmiltaan ajavien sovittamisesta tai monimutkaisista järjestelmäuudistuksista, niistä tulee "kasvihuonekasveja".

Joten viime aikoina Piilaakson tuulet ovat muuttuneet.

Olipa kyseessä Claude Opus 4.6 tai GPT-5.3, nämä huippuluokan suurmallit alkavat korostaa Agentic Codingia: ei pyritä "tuloksiin sekunnissa", vaan suorittamaan järjestelmätason tehtäviä suunnittelun, purkamisen ja toistuvan suorittamisen avulla.

Tätä paradigman muutosta "frontend-estetiikasta" "järjestelmätekniikkaan" pidettiin aiemmin suljettujen lähdekoodien jättiläisten monopolialueena. Vasta kun testasin GLM-5:tä, tajusin, että avoimen lähdekoodin yhteisön "arkkitehtuurin aikakausi" on alkanut etuajassa.

01

**"Frontendistä" "järjestelmätekniikkaan" **

Aiemmin AI Codingista puhuttaessa mieleen tuli usein tuttu narratiivi – yhdellä lauseella luodaan verkkosivu, minuutissa tehdään pieni peli, kymmenessä sekunnissa rakennetaan upea dynaaminen tehoste. Niissä korostetaan "visuaalista nautintoa": painikkeet liikkuvat, sivut ovat kauniita, tehosteet ovat rikkaita.

Mutta ne, jotka ovat todella päässeet työmaalle, tietävät, että demon luominen ei tarkoita sitä, että pystytään tukemaan järjestelmää.

Monimutkaisten tehtävien vaikeus ei ole "koodin kirjoittamisessa", vaan siinä, miten moduulit jaetaan, miten tilaa hallitaan, miten poikkeukset katetaan, miten suorituskyky optimoidaan ja pystytäänkö ylläpitämään rakenteen vakautta, kun järjestelmä alkaa monimutkaistua.

Tästä syystä valitsimme monimutkaiset tehtävät testikohteiksi.

GLM-5:n asema on erilainen kuin monien kilpailijoiden.

Jos useimmat mallit ovat enemmän kuin "erinomainen frontend" – taitavia luomaan nopeasti interaktiivisia käyttöliittymiä ja visuaalisia tehosteita, niin GLM-5 on enemmän "järjestelmätekniikan rooli". Se korostaa monimoduulista yhteistyötä, pitkiä ketjutehtäviä ja tuotantoympäristössä toimivaa rakenteellista vakautta.

Tämän todentamiseksi suunnittelimme kaksi täysin erilaista testitapausta.

Ensimmäinen testi, näennäisesti helppo, mutta erittäin systemaattinen tehtävä – toteuttaa selainten ja kameran avulla "AI-visuaalisesti ilmasta ohjattava ilotulitus" -teemainen interaktiivinen peli kevätjuhlaan.

Testivideossa näkyy, että käyttäjä seisoo kameran edessä ja ohjaa eleillä ilotulituksen suuntaa ja rytmiä; ilotulitus kukkii ilmassa, mukana hiukkastehosteita ja dynaamisia valotehosteita, ja yleinen vuorovaikutus on sujuvaa ja luonnollista.

Mutta tämä ei ole yksinkertainen frontend-dynaaminen tehosteprojekti. Se sisältää vähintään seuraavat ydinmoduulit: eleiden tunnistus ja visuaalisen syötteen käsittely; elekoordinaattien kartoitus laukaisulogiikkaan; ilotulituspartikkelijärjestelmä ja kukinnan tehosteet; reaaliaikainen renderöinti ja kehysnopeuden hallinta; selaimen yhteensopivuus ja kameran käyttöoikeuksien poikkeusten käsittely; vuorovaikutustilan hallinta ja käyttäjäpalautemekanismi

Voi sanoa, että se on rakenteeltaan täydellinen ja kokemukseltaan sujuva pieni interaktiivinen järjestelmä. Testiprosessin perusteella GLM-5 ei mennyt suoraan koodaukseen, vaan suunnitteli ensin yleisen arkkitehtuurin: miten visuaalisen syöttömoduulin, ohjauslogiikkatason, renderöintitason ja tehostetason erotetaan; miten datavirta siirretään; mitkä osat voivat muodostua suorituskyvyn pullonkauloiksi.

Sen jälkeen se toteutti logiikan kerroksittain, alkaen eleiden tunnistuksen datankäsittelystä, laukaisuradan laskemiseen ja hiukkasräjähdystehosteiden parametrien hienosäätöön.

Kun renderöinnissä ilmenee viivettä, se ehdottaa aktiivisesti hiukkasten määrän vähentämistä ja silmukkarakenteen optimointia; kun eleiden tunnistuksessa on virheitä, se säätää kynnysarvoja ja suodatusstrategioita.

Videossa esitetty tehoste on "luonnolliselta tuntuva vuorovaikutus". Mutta sen takana on täydellinen tekninen ketju: suunnittelu → kirjoittaminen → virheenkorjaus → suorituskyvyn optimointi → vuorovaikutuksen korjaus.

Lopullinen luotu koodi voidaan suorittaa suoraan, vuorovaikutus on vakaa, kehysnopeus on tasainen ja poikkeukset voidaan käsitellä. Vielä tärkeämpää on, että sen työskentelytapa osoittaa selkeää järjestelmäajattelua: moduulien rajat ovat selkeät, logiikan kerrostus on järkevä, eikä kaikkia toimintoja ole pinottu yhteen tiedostoon.

Toinen testitapaus testaa rakenteellista järjestelmäkykyä. Tämä skenaario voidaan sanoa olevan median työn arkea – tuodaan haastattelun pikakirjoitus, tiivistetään sisältö ja tuotetaan aihekulmia ja ideoita.

Testissä näkyy, että toimintaprosessi on hyvin suoraviivainen: liitin äskettäin haastattelun pikakirjoituksen sisällön, malli alkoi analysoida ja tuotti sitten sisällön yhteenvedon ja aihekulmat, ja tulosten perusteella sen luomat aihekulmat ovat edelleen hyvin toimivia.

Visuaaliseen vuorovaikutusjärjestelmään verrattuna äänitallenteiden järjestäminen vaikuttaa yksinkertaiselta, mutta se todella testaa mallin "rakenteellista abstraktiokykyä". Todellinen haastattelun äänitallenne on usein erittäin epärakenteellinen: näkökulmat hyppivät, tiedot toistuvat, päälinja ja sivulinjat kietoutuvat. Joten tässä tapauksessa GLM-5:n osoittama kyky on järjestelmätasolla.

Ensinnäkin aiheen tunnistus- ja päälinjan poimintakyky. Malli ei luonut tiivistelmää alkuperäisen tekstin järjestyksessä, vaan päätti ensin, mikä on ydinkysymys, ja järjesti sitten sisällön uudelleen tämän kysymyksen ympärille. Tämä tarkoittaa, että se suoritti sisäisen skannauksen, tunnistaen mitkä tiedot kuuluvat päälinjaan ja mitkä ovat täydennyksiä tai kohinaa. Tämä kyky on pohjimmiltaan suunnittelukyky, eli ennen tulostamista luodaan abstrakti rakennekehys.

Toiseksi, modulaarinen uudelleenjärjestelykyky. Se luokittelee eri kappaleisiin hajallaan olevat asiaankuuluvat näkökulmat samaan moduuliin. Tämä kappaleiden välinen integrointikyky osoittaa, että mallilla on globaali johdonmukaisuus pitkien tekstien käsittelyssä.

Kolmanneksi, loogisen järjestyksen aktiivinen säätökyky. Todellinen tulostettu luonnos on usein erilainen kuin alkuperäinen äänityksen järjestys. Voidaan nähdä, että GLM-5 on järjestänyt tasot uudelleen syy-seuraussuhteen tai argumenttilogiikan perusteella. Tämä heijastaa "logiikka on etusijalla alkuperäiseen syöttöjärjestykseen nähden" -arviointikykyä. Tämä "ensin rakenne, sitten tulostus" -malli on järjestelmätekniikan ajattelun ydin.

Nämä kaksi tapausta, toinen on reaaliaikainen visuaalinen vuorovaikutusjärjestelmä ja toinen on median tiedonrakenteen käsittelyjärjestelmä, näyttävät täysin erilaisilta. Mutta ne todentavat saman asian – GLM-5:llä on täydellinen tehtävän sulkemiskyky: suunnittelu → toteutus → virheenkorjaus → optimointi.

Ilotulituspelissä tämä näkyy moduulien kerrostuksessa, suorituskyvyn optimoinnissa ja poikkeusten käsittelyssä; äänitallenteiden käsittelyssä tämä näkyy aiheen arvioinnissa, rakenteen purkamisessa ja logiikan uudelleenjärjestelyssä. Niiden yhteinen piirre on, että malli ei ole pysähtynyt "tulosten luomiseen", vaan ylläpitää jatkuvasti kehittyvää rakennetta.

Jatkoin yrittämistä suhteellisen monimutkaisella tehtävällä, "rakentaa minimalistinen käyttöjärjestelmän ydin". Tässä testissä. Todella huomionarvoista ei ole se, että videon koodi lopulta toimii, vaan GLM-5:n käyttäytymistapa koko prosessin aikana.

Se ei mennyt heti luomistilaan saatuaan tehtävän, vaan selvensi ensin tehtävän rajat, purki aktiivisesti moduulit, suunnitteli järjestelmän rakenteen ja siirtyi sitten toteutusvaiheeseen. Tämä "rakenne edellä" -polku on pohjimmiltaan edellä mainittu tekninen ajattelu – määritellään ensin, miten järjestelmä koostuu, ja keskustellaan sitten erityisistä toteutustiedoista sen sijaan, että kirjoitettaisiin ja koottaisiin samanaikaisesti.

Useiden kirjoitus-, suoritus-, virhe- ja korjaussyklien aikana GLM-5:ssä ei myöskään esiintynyt rakenteen romahtamista. Jokainen muutos tapahtui vakiintuneen arkkitehtuurin ympärillä sen sijaan, että se kumottaisiin tai korjattaisiin paikallisesti. Tämä osoittaa, että se ylläpitää sisäisesti täydellistä järjestelmämallia, joka pystyy säilyttämään johdonmukaisuuden pitkissä ketjutehtävissä. Monet mallit ovat alttiita ristiriitaisuuksille, kun konteksti pitenee, ja videon suorituskyky heijastaa juuri sen jatkuvaa muistamiskykyä koko rakenteesta.

Myös tapa, jolla se käsittelee virheitä. Kun virhe ilmenee, se ei pysähdy "mahdollisesti jonkin koodirivin ongelma" -pintaolettamukseen, vaan arvioi ensin virheen tyypin, erottaa loogiset ongelmat, ympäristöongelmat tai riippuvuuskonfliktit ja suunnittelee sitten vianetsintäpolun. Tämä on strategiatason virheenkorjaus, jonka tarkoituksena on korjata ongelmapolku.

Jos yhdistetään työkalukutsuun, tämä kyky on vieläkin ilmeisempi. Se ei vain anna komentosuosituksia, vaan myös yhdistää aktiivisen terminaalin ajoituksen, lokien analysoinnin, ympäristön korjaamisen ja jatkaa sitten tehtävän edistämistä. Tämä käyttäytyminen on jo lähellä "automaattiohjattua" teknistä edistystä. Jos tavoitetta ei ole saavutettu, se jatkaa iterointia.

Suunnittele ensin ja toteuta sitten, pidä rakenne vakaana pitkissä ketjuissa, tutki ongelmia strategisesti ja edistä jatkuvasti tavoitteen ympärillä – juuri järjestelmätekniikan vaatimat neljä ydinkykyä päällekkäin, jolloin GLM-5 alkaa esittää insinöörin työskentelytapaa lähellä olevaa käyttäytymismallia.

Miksi GLM-5 voi ottaa "arkkitehdin" viestikapulan vastaan?

Jos ensimmäisen osan testit todistivat, että GLM-5 "pystyy tekemään monimutkaista työtä", niin seuraava kysymys on: Miksi se pystyy siihen? Vastaus on sen kokonaisvaltainen "tekninen käyttäytymismalli", joka on piilotettu tulosteen taakse.

Yksi avainkohta on, että GLM-5 on selvästi ottanut käyttöön Claude Opus 4.6:n kaltaisen ajatusketjun itsetarkistusmekanismin.

Käytännössä voidaan tuntea, että se ei ala heti "täyttämään koodia" saatuaan tehtävän, vaan suorittaa taustalla useita loogisia päätelmiä: ennakoi moduulien välisiä kytkentöjä, välttää aktiivisesti kuoliosilmukkapolkuja, havaitsee etukäteen resurssikonfliktit ja reunaehto-ongelmat. Tämän käyttäytymisen suora muutos on – varmistaakseen, että ratkaisu on teknisesti kestävä, se on valmis hidastamaan ja ajattelemaan ongelman kokonaan.

Monimutkaisissa tehtävissä GLM-5 antaa ensin selkeän moduulipurkamisen: mistä alimoduuleista järjestelmä koostuu, mitkä ovat kunkin moduulin syötteet ja tulosteet, mitkä osat voidaan edistää rinnakkain ja mitkä on suoritettava sarjassa. Sitten se valloittaa ne yksitellen sen sijaan, että kirjoittaisi ja ajattelisi samanaikaisesti. Tämä saa sen työskentelytavan muistuttamaan enemmän todellista insinööriä: piirrä ensin arkkitehtuurikaavio ja kirjoita sitten toteutustiedot. On selvää, että sillä on "sitkeys olla lopettamatta ennen kuin ongelma on ratkaistu puhtaasti" sen sijaan, että se suorittaisi näennäisesti oikean osan ja lopettaisi hätäisesti.

Tämä ero on erityisen ilmeinen verrattaessa perinteisiin Coding-malleihin. Aiemmin monet mallit luisuvat nopeasti tuttuun tilaan kohdatessaan virheitä: pyydetään anteeksi, toistetaan virhetiedot ja annetaan vahvistamaton korjausehdotus; jos se epäonnistuu uudelleen, se alkaa tulostaa likimääräisiä vastauksia syklisesti. GLM-5:n käsittelytapa on lähempänä vanhaa arkkitehtia. Testissä, kun projekti ei voinut toimia ympäristöriippuvuusongelmien vuoksi, se ei pysähtynyt pintavirhetietoihin, vaan analysoi aktiivisesti riippuvuuspuun (Dependency Tree), arvioi konfliktin lähteen ja komensi edelleen OpenClawia suorittamaan ympäristön korjauksen.

Koko prosessi on enemmän kuin "automaattiohjattu" käyttöönotto: malli ei reagoi passiivisesti, vaan lukee jatkuvasti lokeja, korjaa polkuja ja vahvistaa tuloksia.

Toinen usein unohdettu, mutta järjestelmätekniikassa erittäin tärkeä kyky on kontekstin täydellisyys.

GLM-5:n miljoonan tason Token-ikkuna mahdollistaa sen, että se ymmärtää koko projektin koodirakenteen, historiallisen muokkauksen, määritystiedostot ja suorituslokit samassa kontekstissa. Tämä tarkoittaa, että se pystyy jo arvioimaan globaalista näkökulmasta, mitkä moduulit muutos vaikuttaa ketjureaktioon. Pitkissä ketjutehtävissä tämä kyky määrittää suoraan, onko malli "älykäs, mutta lyhytnäköinen" vai "vakaa ja hallittavissa".

Yhteenvetona voidaan todeta, että GLM-5 todella ottaa "arkkitehdin" roolin vastaan pääasiassa siksi, että se alkaa ajatella ongelmia kuin arkkitehti: suunnittele ensin, sitten toteuta; tarkista jatkuvasti, korjaa jatkuvasti; keskity järjestelmän kokonaisuuteen sen sijaan, että onnistutaan yksittäisissä kohdissa.

Tämä on myös perimmäinen syy siihen, miksi se pystyy suorittamaan ensimmäisessä osassa olevat järjestelmätason testitehtävät.

03

**Avointen lähdekoodien maailman Opus? **

Jos katsotaan vuoden 2026 suurmalliekosysteemiä, GLM-5:n arvo on enemmän siinä, että se rikkoo aiemmin lähes oletuksena hyväksytyn asian: järjestelmätason älykkyys näyttää voivan olla vain suljetuissa lähdekoodimalleissa.

Aiemmin Claude Opus 4.6 ja GPT-5.3 todella ajoivat "Agentic Coding" -polun läpi – malli ei enää pyri välittömään palautteeseen, vaan suorittaa todella monimutkaisia teknisiä tehtäviä suunnittelun, purkamisen ja toistuvan suorittamisen avulla. Mutta hinta on myös korkea: korkean intensiteetin tehtävien Token-kulutus on erittäin korkea, ja täydellinen järjestelmätason yritys tarkoittaa usein huomattavia puhelukustannuksia.

GLM-5 tarjoaa tähän erilaisen ratkaisun. Avoimen lähdekoodin mallina se tuo "järjestelmäarkkitehtitason tekoälyn" takaisin kehittäjien omaan ympäristöön pilvestä ja laskuista. Voit ottaa sen käyttöön paikallisesti ja antaa sen käyttää aikaa likaisten, raskaiden ja suurten töiden tekemiseen: lokien säätäminen, riippuvuuksien tarkistaminen, vanhan koodin muuttaminen, reunaehtojen täydentäminen.

Tätä voidaan pitää kustannustehokkaana rakenteellisena muutoksena – arkkitehtitason älykkyys ei ole enää harvojen tiimien etuoikeus.

Jos tätä eroa ymmärretään ammatillisella metaforalla, se on vieläkin intuitiivisempi. Kimi 2.5:n kaltaiset mallit ovat enemmän kuin esteettisesti linjassa olevia, erittäin interaktiivisia erinomaisia frontend-insinöörejä, jotka ovat taitavia One-shot-luomisessa, visuaalisessa esittämisessä ja nopeassa palautteessa; GLM-5:n tyyli on selvästi erilainen, se on enemmän kuin pohjaviivoista kiinni pitävä, logiikkaa painottava kokenut järjestelmäarkkitehti: keskittyy moduulisuhteisiin, poikkeuspolkuihin, ylläpidettävyyteen ja pitkäaikaiseen vakaaseen toimintaan.

Tämän taustalla on itse asiassa ohjelmoinnin tekoälyn selkeä ammatillinen eteneminen – pyritään "hyvältä näyttävään" Vibe Codingiin ja siirrytään korostamaan kestävyyttä ja teknistä kurinalaisuutta Engineeringiin.

Vielä tärkeämpää on, että GLM-5:n ilmestyminen tekee yhden hengen yrityksen konseptista toteuttamiskelpoisemman.Kun kehittäjällä on paikallisesti tekoälykumppani, joka ymmärtää järjestelmäsuunnittelua, voi toimia pitkään ja korjata itseään, monia aiemmin tiimikoon vaatineita insinöörityötehtäviä voidaan alkaa supistaa yksilön hallittavissa olevaan laajuuteen. Seuraavaksi GLM-5:llä on potentiaalia tulla yhden hengen yrityksen "digitaaliseksi kumppaniksi", joka vastaa ydinteknisen toteutuksen.