A nyílt forráskódú világ Opus pillanata: Vajon a GLM-5 át tudja venni az Agentic Coding stafétáját?

Ha megkérdezel egy fejlesztőt, hogy mi a legfrusztrálóbb pillanat az AI programozásban?

Valószínűleg azt válaszolja, hogy amikor a hibaüzenet előtt a gépies "Sajnálom, félreértettem" mondatot hallja, majd ugyanazt a hibás kódot ismétli.

Az elmúlt évben a Coding nagymodellek fejlődése inkább a "generálási képességben" mutatkozott meg: egy mondattal weboldalt, komponenst, kis játékot generálhatunk – 15 másodperc alatt összedobhatunk egy pixel art weboldalt, egy menő SVG ikont vagy egy futtatható kígyójátékot. Ezek a demók elég lenyűgözőek, de elég "könnyűek" is, kicsit olyanok, mint a Vibe Coding (hangulatprogramozás) korszakában született fejlett játékok. De amikor nagy párhuzamosságú architektúrákról, alacsony szintű illesztőprogramokról vagy összetett rendszerátalakításokról van szó, akkor "üvegházi virágokká" válnak.

Ezért változott meg mostanában a szilícium-völgyi széljárás.

Akár a Claude Opus 4.6, akár a GPT-5.3, ezek a csúcsmodellek az Agentic Codingot kezdik hangsúlyozni: nem a "másodpercek alatt eredményt" keresik, hanem tervezéssel, lebontással, ismételt futtatással rendszerszintű feladatokat hajtanak végre.

Ezt a "frontend esztétikától" a "rendszertervezés" felé történő paradigmaváltást korábban a zárt forráskódú óriások monopóliumának tartották. Csak amikor teszteltem a GLM-5-öt, akkor jöttem rá, hogy a nyílt forráskódú közösség "építész korszaka" korábban elkezdődött.

***01***

**A "frontendtől" a "rendszertervezésig"**

Korábban, amikor az AI Codingról beszéltünk, többnyire egy ismerős narratíva jutott eszünkbe – egy mondattal weboldalt generálunk, egy perc alatt kis játékot készítünk, tíz másodperc alatt menő effektet rakunk össze. Ezek a "vizuális élményt" hangsúlyozzák: a gombok mozognak, az oldal szép, a speciális effektek gazdagok.

De aki valaha is dolgozott már egy projekten, az tudja, hogy egy demó generálása nem egyenlő egy rendszer fenntartásával.

Az összetett feladatok nehézsége nem a "kód megírásában" rejlik, hanem abban, hogy a modulokat hogyan bontjuk le, az állapotokat hogyan kezeljük, a kivételeket hogyan kezeljük, a teljesítményt hogyan optimalizáljuk, és hogy a rendszer bonyolultabbá válásával képesek vagyunk-e fenntartani a szerkezet stabilitását.

Ezért választottunk összetett feladatokat tesztelésre.

A GLM-5 pozicionálása eltér sok versenytársától.

Ha a legtöbb modell inkább egy "kiváló frontendhez" hasonlít – amely jártas az interaktív felületek és vizuális effektek gyors generálásában, akkor a GLM-5 inkább egy "rendszertervezői szerepkörhöz" áll közelebb. Hangsúlyozza a többmodulos együttműködést, a hosszú láncú feladatokat és a termelési környezetben futtatható szerkezeti stabilitást.

Ennek igazolására két teljesen különböző dimenziójú tesztesetet terveztünk.

Az első teszt egy látszólag könnyed, de valójában rendkívül rendszerszintű feladat – egy böngészőre és kamerára épülő, "AI vizuális légmanipulációs tűzijáték" témájú interaktív játék megvalósítása.

A tesztvideóban látható, hogy a felhasználó a kamera előtt állva kézmozdulatokkal irányítja a tűzijátékok kilövési irányát és ritmusát; a tűzijátékok a levegőben robbannak, részecskeeffektekkel és dinamikus fényeffektekkel kísérve, az általános interakció gördülékeny és természetes.

De ez nem egy egyszerű frontend effekt projekt. Legalább a következő alapvető modulokat tartalmazza: kézmozdulat-felismerés és vizuális bemenetfeldolgozás; a kézmozdulat koordinátáinak leképezése a kilövési logikára; tűzijáték részecskerendszer és robbanási effektusok; valós idejű renderelés és képkockasebesség-szabályozás; böngészőkompatibilitás és kameraengedélyek rendellenességeinek kezelése; interakciós állapotkezelés és felhasználói visszajelzés.

Mondhatjuk, hogy ez egy teljes szerkezetű, gördülékeny élményt nyújtó kis interaktív rendszer. A tesztelési folyamatból kiindulva a GLM-5 nem kezdett azonnal kódolni, hanem először a teljes architektúrát tervezte meg: hogyan válasszuk szét a vizuális bemeneti modult, a vezérlési logikai réteget, a renderelési réteget és az effektusréteget; hogyan továbbítsuk az adatfolyamot; mely részek válhatnak teljesítmény szűk keresztmetszetévé.

Ezt követően rétegenként valósította meg a logikát, kezdve a kézmozdulat-felismerés adatfeldolgozásával, a kilövési pálya kiszámításával, majd a részecskerobbanási effektusok paramétereinek finomhangolásával.

Amikor a renderelés akadozni kezdett, proaktívan javasolta a részecskék számának csökkentését és a ciklusszerkezet optimalizálását; amikor a kézmozdulat-felismerés tévesen ítélt, módosította a küszöbértékeket és a szűrési stratégiákat.

A videóban bemutatott hatás egy "természetesnek tűnő interakció". De a mögöttes tartalom egy teljes mérnöki láncot tükröz: tervezés → írás → hibakeresés → teljesítményoptimalizálás → interakciós korrekció.

A végső generált kód közvetlenül futtatható, az interakció stabil, a képkockasebesség egyenletes, a rendellenes helyzetek kezelhetők. Ennél is fontosabb, hogy munkamódszere világos rendszerszemléletet mutat: a modulhatárok tiszták, a logikai rétegzés ésszerű, ahelyett, hogy az összes funkciót egyetlen fájlba halmozná.

A második esettanulmány a szerkezeti rendszer képességeit teszteli. Ez a forgatókönyv mondhatni a média munkájának mindennapi része – egy interjú gyorsírásának importálása, a tartalom összefoglalása, a téma szempontjainak és ötleteinek kidolgozása.

A tesztben látható, hogy a művelet nagyon egyszerű: beillesztettem egy korábbi interjú gyorsírását, a modell elkezdte elemezni, majd kiadta a tartalom összefoglalóját és a téma szempontjait, és az eredmények alapján a generált téma szempontjai nagyon is működőképesek.

A vizuális interaktív rendszerhez képest a hangfelvétel rendezése egyszerűnek tűnik, de valójában a modell "szerkezeti absztrakciós képességét" teszteli. Egy valós interjú hangfelvétele gyakran rendkívül strukturálatlan: az álláspontok ugrálnak, az információk ismétlődnek, a fő és mellékszálak összefonódnak. Tehát ebben az esetben a GLM-5 által bemutatott képesség rendszerszintű.

**Először is a témafelismerés és a főszál kivonásának képessége.** A modell nem a nyers szöveg sorrendjében generálta az összefoglalót, hanem először megállapította, hogy mi a központi kérdés, majd a tartalom újraszervezése e kérdés köré történt. Ez azt jelenti, hogy belsőleg végrehajtott egy szkennelést, azonosítva, hogy mely információk tartoznak a főszálhoz, és melyek a kiegészítések vagy a zajok. Ez a képesség lényegében tervezési képesség, vagyis a kimenet előtt először egy absztrakt szerkezeti keretet hoz létre.

**Másodszor, a modularizált átszervezés képessége.** A különböző bekezdésekben elszórt kapcsolódó nézeteket ugyanabba a modulba sorolja. Ez a bekezdések közötti integrációs képesség azt mutatja, hogy a modell globális konzisztenciával rendelkezik a hosszú szövegek feldolgozásakor.

**Harmadszor, a logikai sorrend aktív beállításának képessége.** A ténylegesen kiadott vázlat gyakran eltér az eredeti hangfelvétel sorrendjétől. Látható, hogy a GLM-5 az ok-okozati összefüggések vagy az érvelési logika alapján rendezi át a szinteket. Ez egy "a logikát az eredeti bemeneti sorrend elé helyező" ítélőképességet tükröz. Ez a "először szerkezet, majd kimenet" modell a rendszertervezési gondolkodás lényege.

Ez a két esettanulmány, az egyik egy valós idejű vizuális interaktív rendszer, a másik pedig egy média információ szerkezetfeldolgozó rendszer, látszólag teljesen eltérőek. De ugyanazt igazolják – a GLM-5 teljes feladatlezárási képességgel rendelkezik: tervezés → végrehajtás → hibakeresés → optimalizálás.

A tűzijáték játékban ez a modulrétegződésben, a teljesítményoptimalizálásban és a kivételkezelésben nyilvánul meg; a hangfelvétel-feldolgozóban pedig a téma megítélésében, a szerkezet lebontásában és a logika átszervezésében. Közös pontjuk, hogy a modell nem áll meg az "eredmény generálásánál", hanem egy fenntarthatóan fejlődő szerkezetet tart fenn.

Továbbra is próbálkoztam egy viszonylag összetett feladattal, "egy minimalista operációs rendszer kerneljének felépítésével". Ebben a tesztben. Valójában nem az a lényeg, hogy a videóban a kód végül lefut, hanem az, ahogyan a GLM-5 viselkedik a teljes folyamat során.

Ahelyett, hogy a feladat átvétele után azonnal generálni kezdene, először tisztázza a feladat határait, aktívan lebontja a modulokat, megtervezi a rendszer szerkezetét, majd belép a megvalósítási szakaszba. Ez a "szerkezet először" út lényegében a fent említett mérnöki gondolkodás – először definiáljuk, hogy a rendszer hogyan épül fel, majd megvitatjuk a konkrét megvalósítási részleteket, ahelyett, hogy írás közben raknánk össze.

A többszöri írás, futtatás, hibaüzenet, javítás ciklusában a GLM-5 szerkezete sem omlott össze. Minden módosítás a meglévő architektúra köré épült, ahelyett, hogy teljesen átalakították volna, vagy helyi javításokat végeztek volna. Ez azt mutatja, hogy belsőleg egy teljes rendszermodellt tart fenn, amely képes fenntartani a konzisztenciát a hosszú láncú feladatokban. Sok modell hajlamos az ellentmondásokra, miután a kontextus meghosszabbodik, míg a videóban látható teljesítmény éppen azt tükrözi, hogy folyamatosan emlékszik a teljes szerkezetre.

És ahogyan a hibákat kezeli. Amikor hibaüzenet jelenik meg, nem áll meg a "valószínűleg egy kódsor problémája" felszíni feltételezésnél, hanem először megállapítja a hiba típusát, megkülönbözteti a logikai problémákat, a környezeti problémákat vagy a függőségi konfliktusokat, majd megtervezi a hibaelhárítási útvonalat. Ez egy stratégiai szintű hibakeresés, amelynek célja a problémás útvonal javítása.

Ha az eszközhívással kombináljuk, ez a képesség még nyilvánvalóbbá válik. Nem csak parancsokat javasol, hanem aktívan ütemezi a terminál végrehajtását, elemzi a naplókat, javítja a környezetet, majd folytatja a feladatot. Ez a viselkedés már közelít egy "önvezető" típusú mérnöki előrelépéshez. Ha a cél nem teljesül, akkor folyamatosan iterál.

Először tervezés, majd végrehajtás, a szerkezet stabilitásának fenntartása a hosszú láncban, a problémák stratégiai módon történő elhárítása és a cél körüli folyamatos előrelépés – éppen a rendszertervezéshez szükséges négy alapvető képesség átfedése teszi lehetővé, hogy a GLM-5 az mérnökök munkamódszeréhez hasonló viselkedést mutasson.

**Miért tudja a GLM-5 átvenni az "építész" stafétáját?**

Ha az első részben végzett tesztek bizonyították, hogy a GLM-5 "képes összetett munkát végezni", akkor a következő kérdés az: **miért képes erre?** A válasz egy egész sor, a kimenet mögött rejlő "mérnöki szintű viselkedési minta".

A kulcsfontosságú pont az, hogy a GLM-5 nyilvánvalóan bevezetett egy, a Claude Opus 4.6-hoz hasonló gondolkodási lánc önellenőrző mechanizmust.

A tényleges használat során érezhető, hogy nem a feladat átvétele után azonnal "kódot tölt ki", hanem a háttérben többször is logikai következtetéseket von le: előre megjósolja a modulok közötti kapcsolatokat, aktívan elkerüli a végtelen ciklusokat, előre felfedezi az erőforrás-ütközéseket és a határfeltétel problémákat. Ennek a viselkedésnek a közvetlen változása az, hogy annak érdekében, hogy a megoldás mérnöki szempontból megállja a helyét, **hajlandó lassítani és teljes mértékben átgondolni a problémát**.

Az összetett feladatokban a GLM-5 először egyértelmű modulbontást ad: mely almodulokból áll a rendszer, mi az egyes modulok bemenete és kimenete, mely részek hajthatók végre párhuzamosan, melyeket kell sorosan elvégezni. Majd egyesével legyőzi őket, ahelyett, hogy írás közben gondolkodna. Ezáltal a munkamódszere inkább egy igazi mérnökhöz hasonlít: **először architektúratervet rajzol, majd megírja a megvalósítási részleteket**.

Érezhetően rendelkezik egy "nem hajlandó megállni, amíg a problémát teljesen meg nem oldja" kitartással, ahelyett, hogy befejezne egy látszólag helyes részt, és hanyagul befejezné.

Ez a különbség különösen nyilvánvaló a hagyományos Coding modellekkel való összehasonlításban. A múltban sok modell, amikor hibaüzenettel találkozott, gyorsan egy ismerős mintába csúszott: bocsánatot kért, megismételte a hibaüzenetet, és egy nem ellenőrzött javítási javaslatot adott; ha ismét kudarcot vallott, akkor elkezdett közelítő válaszokat ciklikusan kiadni. A GLM-5 kezelési módja közelebb áll a régi építészekhez. A tesztek során, amikor a projekt a környezeti függőségi problémák miatt nem futott, nem állt meg a felszíni hibaüzenetnél, hanem aktívan elemezte a függőségi fát (Dependency Tree), megállapította az ütközés forrását, és tovább irányította az OpenClaw-t a környezet javítására.

Az egész folyamat inkább egy "önvezető" típusú telepítéshez hasonlít: a modell nem passzívan reagál, hanem folyamatosan olvassa a naplókat, javítja az útvonalakat, ellenőrzi az eredményeket.

Egy másik gyakran figyelmen kívül hagyott, de a rendszertervezésben rendkívül fontos képesség a kontextus integritása.

A GLM-5 milliós nagyságrendű Token ablaka lehetővé teszi, hogy ugyanabban a kontextusban megértse a teljes projekt kódstruktúráját, a korábbi módosításokat, a konfigurációs fájlokat és a futtatási naplókat. Ez azt jelenti, hogy már képes globális szemszögből megítélni, hogy egy módosítás milyen láncreakciót vált ki a modulokban. A hosszú láncú feladatokban ez a képesség közvetlenül meghatározza, hogy a modell "okos, de rövidlátó" vagy "stabil és ellenőrizhető".

Összességében a GLM-5 valóban átveszi az "építész" szerepét, főként azért, mert **úgy kezd gondolkodni a problémákon, mint egy építész**: először tervez, majd végrehajt; folyamatosan ellenőriz, folyamatosan javít; a rendszer egészére figyel, nem pedig az egypontos sikerre.

Ez az oka annak, hogy képes volt elvégezni az első részben szereplő rendszerszintű tesztfeladatokat.

***03***

**A nyílt forráskódú világ Opus-a?**

A 2026-os nagymodell ökoszisztémába helyezve a GLM-5 értéke abban rejlik, hogy megtör egy korábban szinte automatikusan elfogadott dolgot: a rendszerszintű intelligencia látszólag csak a zárt forráskódú modellekben létezhet.

Korábban a Claude Opus 4.6 és a GPT-5.3 valóban végigvitték az "Agentic Coding" útját – a modell már nem az azonnali visszajelzésre törekszik, hanem tervezéssel, lebontással, ismételt futtatással valóban összetett mérnöki feladatokat hajt végre. De ennek ára is van: a nagy intenzitású feladatok Token fogyasztása rendkívül magas, egy teljes rendszerszintű kísérlet gyakran jelentős hívási költségeket jelent.

A GLM-5 itt egy másik megoldást kínál. Nyílt forráskódú modellként a "rendszertervezői szintű AI-t" a felhőből és a számlákból visszahozza a fejlesztők saját környezetébe. Helyben telepítheted, és időt szánhatsz arra, hogy megrágja azokat a piszkos, fárasztó, nagy munkákat: naplók beállítása, függőségek keresése, régi kódok módosítása, határfeltételek kiegészítése.

Ez egy költséghatékonysági szerkezeti változásnak tekinthető – az építész szintű intelligencia már nem csak néhány csapat kiváltsága.

Ha szakmai metaforával értelmezzük ezt a különbséget, az még közvetlenebb lesz. Az olyan modellek, mint a Kimi 2.5, inkább esztétikailag helyes, rendkívül interaktív frontend mérnökök, akik jártasak az One-shot generálásban, a vizuális megjelenítésben és a gyors visszajelzésben; míg a GLM-5 stílusa nyilvánvalóan eltérő, inkább egy alsó határt tartó, logikára összpontosító tapasztalt rendszertervező: a modulkapcsolatokra, a rendellenes útvonalakra, a karbantarthatóságra és a hosszú távú stabil működésre összpontosít.

A háttérben valójában a programozó AI egyértelmű szakmai fejlődése áll – a "jól néz ki" Vibe Coding törekvéstől a robusztusságot és a mérnöki fegyelmet hangsúlyozó Engineering felé.

Ennél is fontosabb, hogy a GLM-5 megjelenése lehetővé teszi az egyszemélyes cég koncepciójának megvalósítását.

Amikor egy fejlesztőnek van egy helyi, rendszerszintű tervezésben jártas, hosszú távon működő, önjavító AI partnere, sok olyan mérnöki munka, amely korábban csapatmunkát igényelt, elkezd egyénileg irányíthatóvá válni. A GLM-5-ben megvan a lehetőség, hogy az egyszemélyes cégekben a kulcsfontosságú mérnöki megvalósításért felelős "digitális partner" legyen.