ओपन सोर्स जगातला Opus क्षण: GLM-5 एजंटिक कोडिंगचा वारसा पुढे नेऊ शकेल का?

जर तुम्ही एखाद्या डेव्हलपरला विचारले की, AI प्रोग्रामिंगमध्ये सर्वात निराशाजनक क्षण कोणता असतो?

त्याचे उत्तर बहुधा असे असेल की एरर आल्यावर ते यांत्रिकपणे म्हणतात, "क्षमस्व, मला समजायला चूक झाली", आणि पुन्हा तीच चुकीची कोड लाईन सांगतात.

गेल्या वर्षभरात, कोडिंग मोठ्या मॉडेलची प्रगती 'जनरेटिव्ह क्षमते'मध्ये अधिक दिसून आली: एका वाक्यात वेबपेज, घटक, छोटे गेम तयार करणे - 15 सेकंदात पिक्सेल-शैलीतील वेबपेज, एक आकर्षक SVG चिन्ह किंवा एक सापाचा गेम तयार करणे. हे डेमो पुरेसे प्रभावी आहेत, पण तेवढेच 'हलके' देखील आहेत. ते Vibe Coding (आल्हाददायक कोडिंग) युगात तयार झालेल्या उच्च-तंत्रज्ञानाच्या खेळण्यांसारखे आहेत. पण जेव्हा उच्च-समवर्ती आर्किटेक्चर, लो-लेव्हल ड्राइव्हर ॲडॉप्टेशन किंवा क्लिष्ट सिस्टम रीस्ट्रक्चरिंगचा विषय येतो, तेव्हा ते 'ग्रीनहाऊसमध्ये वाढवलेल्या फुलांसारखे' ठरतात.

त्यामुळेच अलीकडे सिलिकॉन व्हॅलीतील ट्रेंड बदलला आहे.

Claude Opus 4.6 असो किंवा GPT-5.3, हे टॉप-लेव्हल मोठे मॉडेल एजंटिक कोडिंगवर जोर देत आहेत: 'तत्काळ निकाल' देण्याऐवजी, योजना आखून, विश्लेषण करून आणि वारंवार चालवून सिस्टम-लेव्हल कार्य पूर्ण करण्यावर भर दिला जात आहे.

'फ्रंट-एंड ॲस्थेटिक्स'कडून 'सिस्टम इंजिनीअरिंग'कडे झालेले हे पॅराडाईम शिफ्ट बंद स्त्रोत असलेल्या मोठ्या कंपन्यांचे एकाधिकार क्षेत्र मानले जात होते. GLM-5 ची चाचणी करेपर्यंत मला जाणीव झाली नव्हती की ओपन-सोर्स समुदायाचा 'आर्किटेक्ट युग' लवकरच सुरू झाला आहे.

01

'फ्रंट-एंड' पासून 'सिस्टम इंजिनीअरिंग' पर्यंत

जेव्हा AI कोडिंगबद्दल बोलले जाते, तेव्हा बहुतेक लोकांना एक परिचित गोष्ट आठवते - एका वाक्यात वेबपेज तयार करणे, एका मिनिटात छोटा गेम बनवणे, दहा सेकंदात आकर्षक ॲनिमेशन तयार करणे. हे 'व्हिज्युअल थ्रिल'वर जोर देतात: बटणे हलतात, पृष्ठे सुंदर दिसतात आणि इफेक्ट्स भरपूर असतात.

पण जे लोक प्रत्यक्ष कामाच्या ठिकाणी आहेत, त्यांना माहीत आहे की डेमो तयार करणे म्हणजे सिस्टम तयार करणे नव्हे.

गुंतागुंतीच्या कामाची अडचण 'कोड लिहिण्यात' नाही, तर मॉड्यूल कसे विभाजित करायचे, स्थिती कशी व्यवस्थापित करायची, त्रुटी कशा टाळायच्या, कार्यक्षमतेचे ऑप्टिमायझेशन कसे करायचे आणि सिस्टम गुंतागुंतीचे झाल्यावर रचना स्थिर कशी ठेवायची, यात आहे.

त्यामुळेच आम्ही चाचणीसाठी गुंतागुंतीची कार्ये निवडली.

GLM-5 ची भूमिका अनेक प्रतिस्पर्धकांपेक्षा वेगळी आहे.

जर बहुतेक मॉडेल 'उत्कृष्ट फ्रंट-एंड'सारखे असतील - जे इंटरॅक्टिव्ह इंटरफेस आणि व्हिज्युअल इफेक्ट्स जलद तयार करण्यात तरबेज आहेत, तर GLM-5 'सिस्टम इंजिनीअरिंग भूमिके'कडे अधिक झुकलेला आहे. हे मल्टी-मॉड्यूल सहयोग, लाँग-चेन कार्ये आणि उत्पादन वातावरणात चालवता येतील अशा स्थिर संरचनेवर जोर देते.

हे तपासण्यासाठी, आम्ही दोन पूर्णपणे भिन्न परिमाणांची चाचणी प्रकरणे तयार केली.

पहिला टेस्ट, एक আপাতपणे सोपे पण प्रत्यक्षात अत्यंत सिस्टीमॅटिक कार्य - ब्राउझर आणि कॅमेर्‍यावर आधारित, 'AI व्हिज्युअल एअर कंट्रोलद्वारे फटाके' या थीमवर आधारित इंटरॅक्टिव्ह गेम तयार करणे.

टेस्टिंग व्हिडिओमध्ये पाहिल्याप्रमाणे, वापरकर्ता कॅमेर्‍यासमोर उभा राहून हावभावांद्वारे फटाक्यांची दिशा आणि लय नियंत्रित करतो; फटाके आकाशात फुटतात, कण इफेक्ट्स आणि डायनॅमिक लाइट इफेक्ट्ससह, संपूर्ण संवाद नैसर्गिकरित्या सुरळीत असतो.

पण हा केवळ एक साधा फ्रंट-एंड ॲनिमेशन प्रोजेक्ट नाही. यात खालील मुख्य मॉड्यूल समाविष्ट आहेत: हावभाव ओळखणे आणि व्हिज्युअल इनपुट प्रक्रिया करणे; हावभावांचे कोऑर्डिनेट्स प्रक्षेपण लॉजिकमध्ये रूपांतरित करणे; फटाक्यांचे कण सिस्टम आणि स्फोट इफेक्ट्स; रिअल-टाइम रेंडरिंग आणि फ्रेम रेट नियंत्रण; ब्राउझर सुसंगतता आणि कॅमेरा परवानग्यांच्या त्रुटी हाताळणे; इंटरॅक्शन स्थिती व्यवस्थापन आणि वापरकर्ता अभिप्राय यंत्रणा.

हे एक पूर्णपणे संरचित आणि सुरळीत अनुभव देणारे छोटे इंटरॅक्टिव्ह सिस्टम आहे. चाचणी प्रक्रियेतून असे दिसून आले की GLM-5 ने थेट कोडिंगमध्ये प्रवेश केला नाही, तर प्रथम संपूर्ण आर्किटेक्चरची योजना आखली: व्हिज्युअल इनपुट मॉड्यूल, कंट्रोल लॉजिक लेयर, रेंडरिंग लेयर आणि इफेक्ट लेयर कसे वेगळे करायचे; डेटा प्रवाह कसा हस्तांतरित करायचा; कोणते भाग कार्यक्षमतेसाठी अडचणीचे ठरू शकतात.

त्यानंतर, त्याने हावभाव ओळखण्याच्या डेटा प्रक्रियेपासून ते प्रक्षेपण मार्गाची गणना आणि कण स्फोट इफेक्ट्सच्या पॅरामीटर ट्युनिंगपर्यंत, लॉजिक एकामागून एक लागू केले.

जेव्हा रेंडरिंगमध्ये समस्या आली, तेव्हा त्याने कणांची संख्या कमी करण्याचा आणि लूप स्ट्रक्चर ऑप्टिमाइझ करण्याचा सल्ला दिला; जेव्हा हावभाव ओळखण्यात चूक झाली, तेव्हा त्याने थ्रेशोल्ड आणि फिल्टरिंग धोरणे समायोजित केली.

व्हिडिओमध्ये दिसणारा इफेक्ट 'नैसर्गिक संवाद' आहे. पण त्यामागे एक संपूर्ण अभियांत्रिकी साखळी आहे: योजना → लेखन → डीबगिंग → कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन → इंटरॅक्शन सुधारणा.

अंतिम तयार केलेला कोड थेट चालवता येतो, संवाद स्थिर आहे, फ्रेम दर सुरळीत आहे आणि त्रुटींची शक्यता हाताळता येते. महत्त्वाचे म्हणजे, त्याची कार्यशैली स्पष्टपणे सिस्टम विचार दर्शवते: मॉड्यूल सीमा स्पष्ट आहेत, लॉजिक लेयरिंग योग्य आहे, सर्व फंक्शन्स एकाच फाइलमध्ये एकत्रित केलेले नाहीत.

दुसऱ्या केस स्टडीमध्ये स्ट्रक्चर सिस्टम क्षमता तपासली गेली. हे उदाहरण मीडियाच्या कामाचा एक भाग आहे - मुलाखतीचे जलद रेकॉर्डिंग इम्पोर्ट करणे, सामग्रीचा सारांश तयार करणे आणि विषय निवडण्याचे अँगल आणि कल्पना आउटपुट करणे.

चाचणीमध्ये पाहिल्याप्रमाणे, ऑपरेशन प्रक्रिया अगदी सोपी आहे: मी काही दिवसांपूर्वी घेतलेल्या मुलाखतीतील रेकॉर्डिंगची प्रत पेस्ट केली आणि मॉडेलने विश्लेषण सुरू केले, त्यानंतर सामग्रीचा सारांश आणि विषय निवडण्याचे अँगल आउटपुट केले. निकालांवरून असे दिसते की त्याने तयार केलेले विषय निवडण्याचे अँगल खूप उपयुक्त आहेत.

व्हिज्युअल इंटरॅक्शन सिस्टमच्या तुलनेत, रेकॉर्डिंग व्यवस्थापन सोपे दिसते, पण ते मॉडेलच्या 'स्ट्रक्चर ॲब्स्ट्रॅक्शन क्षमतेची' परीक्षा घेते. वास्तविक मुलाखतीचे रेकॉर्डिंग बहुतेक वेळा असंरचित असते: विचारांमध्ये बदल, माहितीची पुनरावृत्ती, मुख्य आणि दुय्यम कथांचे मिश्रण. त्यामुळे या प्रकरणात, GLM-5 ने सिस्टम स्तरावर क्षमता दर्शविली.

प्रथम, थीम ओळखण्याची आणि मुख्य कथा काढण्याची क्षमता. मॉडेलने मूळ मजकूर क्रमानुसार सारांश तयार केला नाही, तर मुख्य विषय काय आहे हे ठरवले आणि त्या विषयावर आधारित सामग्रीची पुनर्रचना केली. याचा अर्थ असा आहे की त्याने अंतर्गत स्कॅन पूर्ण केले, कोणती माहिती मुख्य आहे आणि कोणती माहिती पूरक किंवा अनावश्यक आहे हे ओळखले. ही क्षमता मूलत: नियोजन क्षमता आहे, म्हणजेच आउटपुट देण्यापूर्वी एक अमूर्त स्ट्रक्चर फ्रेमवर्क तयार करणे.

दुसरे म्हणजे, मॉड्यूल पुनर्रचना क्षमता. वेगवेगळ्या परिच्छेदांमध्ये विखुरलेले संबंधित विचार एकाच मॉड्यूलमध्ये एकत्रित केले जातात. ही क्रॉस-सेगमेंट एकत्रीकरण क्षमता दर्शवते की मॉडेलमध्ये मोठ्या मजकुराची प्रक्रिया करताना जागतिक सुसंगतता आहे.

तिसरे, तार्किक क्रमाने सक्रियपणे बदल करण्याची क्षमता. वास्तविक आउटपुट रूपरेषा बहुतेक वेळा मूळ रेकॉर्डिंग क्रमापेक्षा वेगळी असते. GLM-5 मध्ये कार्यकारण संबंध किंवा युक्तिवादाच्या आधारावर स्तर पुन्हा व्यवस्थित करण्याची क्षमता आहे. हे 'तर्काला मूळ इनपुट क्रमापेक्षा' प्राधान्य देण्याचे निर्णय दर्शवते. 'प्रथम रचना, नंतर आउटपुट' हे सिस्टम इंजिनीअरिंग विचारांचे सार आहे.

हे दोन केस स्टडी, एक रिअल-टाइम व्हिज्युअल इंटरॅक्शन सिस्टम आहे आणि दुसरा मीडिया माहिती स्ट्रक्चर प्रोसेसिंग सिस्टम, पूर्णपणे भिन्न दिसतात. पण ते एकाच गोष्टीची पडताळणी करतात - GLM-5 मध्ये संपूर्ण कार्य पूर्ण करण्याची क्षमता आहे: योजना → अंमलबजावणी → डीबगिंग → ऑप्टिमायझेशन.

फटाक्यांच्या गेममध्ये, हे मॉड्यूल लेयरिंग, कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन आणि त्रुटी हाताळणीमध्ये दिसून येते; रेकॉर्डिंग प्रोसेसरमध्ये, हे थीम ओळखणे, स्ट्रक्चर विश्लेषण आणि लॉजिकल पुनर्रचनामध्ये दिसून येते. या दोन्हीमध्ये एक गोष्ट समान आहे, मॉडेल केवळ 'निकाल तयार करण्यावर' थांबत नाही, तर सतत विकसित होणारी रचना टिकवून ठेवते.

मी एक तुलनेने गुंतागुंतीचे कार्य करून पाहिले, 'एक अत्यंत साधे ऑपरेटिंग सिस्टम कर्नल तयार करणे'. या चाचणीमध्ये, व्हिडिओमध्ये कोड चालवणे महत्त्वाचे नाही, तर GLM-5 ची संपूर्ण प्रक्रियेतील वागणूक अधिक महत्त्वाची आहे.

कार्यावर त्वरित कार्यवाही करण्याऐवजी, त्याने प्रथम कार्याची सीमा निश्चित केली, सक्रियपणे मॉड्यूल विभाजित केले, सिस्टम स्ट्रक्चरची योजना आखली आणि नंतर अंमलबजावणीच्या टप्प्यात प्रवेश केला. 'स्ट्रक्चर फर्स्ट' हा दृष्टिकोन मूलत: अभियांत्रिकी विचारसरणी आहे - विशिष्ट अंमलबजावणी तपशीलांवर चर्चा करण्यापूर्वी सिस्टम कसा तयार करायचा हे परिभाषित करणे, न की लिहिता लिहिता जोडणे.

अनेक लेखन, चालवणे, त्रुटी आणि सुधारणांच्या चक्रात, GLM-5 मध्ये स्ट्रक्चरल कोसळणे दिसले नाही. प्रत्येक बदल पूर्वनिर्धारित आर्किटेक्चरवर आधारित होता, नव्याने सुरुवात करण्याऐवजी किंवा स्थानिक पातळीवर बदल करण्याऐवजी. हे दर्शवते की ते अंतर्गत एक संपूर्ण सिस्टम मॉडेल राखते आणि लाँग-चेन कार्यांमध्ये सुसंगतता राखण्यास सक्षम आहे. अनेक मॉडेल संदर्भ वाढवल्यानंतर विरोधाभासी बनतात, तर व्हिडिओमधील सादरीकरण संपूर्ण स्ट्रक्चरची सतत स्मृती दर्शवते.

त्याच्या त्रुटी हाताळण्याच्या पद्धतीकडे लक्ष देणे आवश्यक आहे. जेव्हा त्रुटी येते, तेव्हा ते 'एखाद्या कोड लाईनमध्ये समस्या असू शकते' अशा वरवरच्या अंदाजावर थांबत नाही, तर प्रथम त्रुटीचा प्रकार ठरवते, लॉजिकल समस्या, पर्यावरणीय समस्या किंवा अवलंबित्व संघर्ष वेगळे करते आणि नंतर तपासणी मार्गाची योजना आखते. ही एक धोरणात्मक डीबगिंग आहे, ज्याचा उद्देश समस्येचा मार्ग दुरुस्त करणे आहे.

जर आपण टूल कॉलच्या संदर्भात पाहिले, तर ही क्षमता अधिक स्पष्ट होईल. हे केवळ कमांड सूचना देत नाही, तर टर्मिनल कार्यान्वित करणे, लॉगचे विश्लेषण करणे, वातावरण दुरुस्त करणे आणि कार्य पुढे चालू ठेवण्यास सक्रियपणे मदत करते. ही वागणूक 'स्वयंचलित' अभियांत्रिकी प्रगतीसारखी आहे. ध्येय पूर्ण होईपर्यंत ते सतत पुनरावृत्ती करत राहते.

प्रथम योजना आखणे, नंतर अंमलबजावणी करणे, लाँग-चेनमध्ये स्ट्रक्चर स्थिर ठेवणे, धोरणात्मक पद्धतीने समस्या तपासणे आणि ध्येयावर लक्ष केंद्रित करून सतत प्रगती करणे - सिस्टम इंजिनीअरिंगसाठी आवश्यक असलेल्या चार मुख्य क्षमतांच्या संयोजनामुळे GLM-5 अभियंत्यांच्या कार्यशैलीच्या जवळ जाणारी वागणूक दर्शवते.

GLM-5 'आर्किटेक्ट'ची भूमिका का घेऊ शकते?

जर पहिल्या भागातील चाचणीने हे सिद्ध केले की GLM-5 'गुंतागुंतीचे काम करू शकते', तर पुढील प्रश्न हा आहे की, ते कसे करू शकते? याचे उत्तर त्याच्या आउटपुटच्या मागे लपलेल्या 'अभियांत्रिकी-स्तरीय वर्तन पद्धती'मध्ये आहे.

महत्त्वाचा मुद्दा म्हणजे GLM-5 ने Claude Opus 4.6 सारखी विचार साखळी स्व-तपासणी यंत्रणा स्पष्टपणे सादर केली आहे.

प्रत्यक्ष वापरात, हे जाणवते की ते कार्य मिळाल्यावर त्वरित 'कोड भरणे' सुरू करत नाही, तर पार्श्वभूमीवर अनेक तार्किक अनुमान लावते: मॉड्यूलमधील संबंधांचा अंदाज लावते, डेड लूप टाळते आणि संसाधनांचे संघर्ष आणि सीमा अटी आगाऊ शोधते. या वर्तनामुळे थेट बदल होतो - हे सुनिश्चित करण्यासाठी की योजना तांत्रिकदृष्ट्या व्यवहार्य आहे, ते हळू होते आणि समस्या पूर्णपणे समजून घेते.

गुंतागुंतीच्या कार्यांमध्ये, GLM-5 प्रथम मॉड्यूलचे स्पष्ट विभाजन देते: सिस्टममध्ये कोणते उप-मॉड्यूल आहेत, प्रत्येक मॉड्यूलचे इनपुट आणि आउटपुट काय आहे, कोणते भाग समांतरपणे पुढे जाऊ शकतात आणि कोणते क्रमाने पूर्ण करणे आवश्यक आहे. त्यानंतर ते एक-एक करून जिंकते, न की लिहिता लिहिता विचार करते. यामुळे त्याची कार्यशैली एका खऱ्या अभियंत्यासारखी होते: प्रथम आर्किटेक्चर आकृती काढणे, नंतर अंमलबजावणी तपशील लिहिणे.

हे स्पष्टपणे जाणवते की, त्यामध्ये 'समस्या पूर्णपणे सोडवल्याशिवाय थांबायला तयार नसण्याची' जिद्द आहे, न की फक्त एक योग्य दिसणारा भाग पूर्ण करून घाईघाईने निष्कर्ष काढण्याची.

हा फरक पारंपारिक कोडिंग मॉडेलच्या तुलनेत अधिक स्पष्ट आहे. भूतकाळात, अनेक मॉडेल त्रुटी आल्यावर, एका परिचित मोडमध्ये त्वरित घसरतात: माफी मागणे, त्रुटी माहिती पुन्हा सांगणे, न तपासलेला दुरुस्तीचा सल्ला देणे; जर ते पुन्हा अयशस्वी झाले, तर ते अंदाजे उत्तरे देणे सुरू करतात. GLM-5 ची हाताळणी पद्धत अनुभवी आर्किटेक्टसारखी आहे. चाचणीमध्ये, जेव्हा प्रकल्प पर्यावरणीय अवलंबित्व समस्येमुळे चालण्यास अयशस्वी झाला, तेव्हा ते वरवरच्या त्रुटी माहितीवर थांबले नाही, तर अवलंबित्व ट्रीचे (Dependency Tree) सक्रियपणे विश्लेषण केले, संघर्षाचा स्रोत शोधला आणि OpenClaw ला वातावरण दुरुस्त करण्याचे निर्देश दिले.

संपूर्ण प्रक्रिया 'स्वयंचलित' तैनातीसारखी आहे: मॉडेल निष्क्रियपणे प्रतिसाद देत नाही, तर सतत लॉग वाचते, मार्ग सुधारते आणि निकालांची पडताळणी करते.

आणखी एक क्षमता जी अनेकदा दुर्लक्षित केली जाते, पण सिस्टम इंजिनीअरिंगमध्ये अत्यंत महत्त्वाची आहे, ती म्हणजे संदर्भाची अखंडता.

GLM-5 ची दशलक्ष-टोकन विंडो त्याला संपूर्ण प्रकल्पाची कोड रचना, मागील बदल, कॉन्फिगरेशन फाइल्स आणि रनिंग लॉग एकाच संदर्भात समजून घेण्यास सक्षम करते. याचा अर्थ असा आहे की ते जागतिक दृष्टिकोन घेऊन हे ठरवू शकते की बदलामुळे कोणत्या मॉड्यूल्सवर साखळी प्रतिक्रिया होईल. लाँग-चेन कार्यांमध्ये, ही क्षमता थेट ठरवते की मॉडेल 'हुशार पण अल्पदृष्टीचे' आहे की 'स्थिर आणि नियंत्रणीय'.

एकंदरीत, GLM-5 ने 'आर्किटेक्ट'ची भूमिका खऱ्या अर्थाने स्वीकारली आहे, कारण त्याने आर्किटेक्टप्रमाणे विचार करायला सुरुवात केली आहे: प्रथम योजना आखणे, नंतर अंमलबजावणी करणे; सतत पडताळणी करणे, सतत सुधारणा करणे; संपूर्ण सिस्टमवर लक्ष केंद्रित करणे, न की एकाच ठिकाणी यश मिळवणे.

हेच कारण आहे की ते पहिल्या भागातील सिस्टम-स्तरीय चाचणी कार्ये पूर्ण करू शकले.

03

ओपन सोर्स जगातला Opus?

2026 च्या मोठ्या मॉडेल इकोसिस्टममध्ये पाहिल्यास, GLM-5 चे मूल्य अधिक आहे कारण त्याने यापूर्वी जवळजवळ गृहीत धरलेली गोष्ट मोडून काढली आहे: सिस्टम-स्तरीय बुद्धिमत्ता फक्त बंद स्त्रोत मॉडेलमध्येच अस्तित्वात असू शकते.

यापूर्वी, Claude Opus 4.6 आणि GPT-5.3 ने 'एजंटिक कोडिंग'चा मार्ग यशस्वीपणे पूर्ण केला होता - मॉडेल त्वरित प्रतिसादाचा पाठपुरावा करत नाही, तर योजना आखून, विश्लेषण करून आणि वारंवार चालवून खऱ्या अर्थाने गुंतागुंतीची अभियांत्रिकी कार्ये पूर्ण करतो. पण त्याची किंमत खूप जास्त आहे: उच्च-तीव्रतेच्या कार्यांसाठी टोकनचा वापर खूप जास्त आहे आणि संपूर्ण सिस्टम-स्तरीय प्रयत्नांचा अर्थ अनेकदा महागडे कॉल खर्च असतो.

GLM-5 येथे एक वेगळा उपाय देते. ओपन-सोर्स मॉडेल असल्याने, ते 'सिस्टम आर्किटेक्ट-स्तरीय AI' क्लाउड आणि बिलांमधून परत डेव्हलपरच्या स्वतःच्या वातावरणात आणते. तुम्ही ते स्थानिक पातळीवर तैनात करू शकता आणि त्याला ती घाणेरडी, कष्टाळू आणि मोठी कामे करण्यासाठी वेळ देऊ शकता: लॉग समायोजित करणे, अवलंबित्व तपासणे, जुना कोड सुधारणे आणि सीमा अटी पूर्ण करणे.

याला खर्च-प्रभावी स्ट्रक्चरल बदल म्हणून पाहिले जाऊ शकते - आर्किटेक्ट-स्तरीय बुद्धिमत्ता आता काही संघांची मक्तेदारी नाही.

जर आपण या फरकाला व्यावसायिक रूपक म्हणून समजून घेतले, तर ते अधिक स्पष्ट होईल. Kimi 2.5 सारखे मॉडेल हे सौंदर्यदृष्ट्या आकर्षक आणि अत्यंत इंटरॅक्टिव्ह फ्रंट-एंड अभियंत्यांसारखे आहेत, जे वन-शॉट जनरेशन, व्हिज्युअल सादरीकरण आणि जलद प्रतिसादात तरबेज आहेत; तर GLM-5 ची शैली स्पष्टपणे वेगळी आहे, ते नियमांचे पालन करणारे, लॉजिकल आणि अनुभवी सिस्टम आर्किटेक्टसारखे आहेत: मॉड्यूल संबंध, त्रुटी मार्ग, देखभाल क्षमता आणि दीर्घकाळ स्थिर ऑपरेशनवर लक्ष केंद्रित करतात.

यामागे, प्रोग्रामिंग AI ची एक स्पष्ट व्यावसायिक प्रगती आहे - 'चांगले दिसणाऱ्या' Vibe Coding कडून, मजबूतपणा आणि अभियांत्रिकी नियमांवर जोर देणाऱ्या Engineering कडे वाटचाल.

सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, GLM-5 च्या आगमनामुळे, एक-व्यक्ती कंपनीची संकल्पना अधिक व्यवहार्य झाली आहे.जेव्हा एका विकासकाला स्थानिक पातळीवर सिस्टम डिझाइन जाणणारा, दीर्घकाळ चालणारा आणि स्वतःमध्ये सुधारणा करणारा AI भागीदार मिळतो, तेव्हा अनेक अभियांत्रिकी कामे जी पूर्वी टीमच्या मदतीने पूर्ण करावी लागत होती, ती आता एका व्यक्तीच्या नियंत्रणात येऊ लागतात. पुढील काळात, GLM-5 मध्ये एकट्या व्यक्तीच्या कंपनीत, मुख्य अभियांत्रिकी अंमलबजावणी करणारा 'डिजिटल भागीदार' बनण्याची क्षमता आहे.