^{(Pildil kaader Z.ai loodud demovideost)}

Pekingis tegutsev ettevõte Zhipu AI (tuntud ka kui Z.ai) avalikustas juuni keskel oma uue tehisintellektimudeli GLM-5.2, mis põhjustas läänemaailmas kerge DeepSeek-efekti: hiinlased on oma tehisaruga jälle tippudele järgi jõudnud.

Kuigi tehisintellekti võidujooks on vahepeal olnud suuresti USA suurkorporatsioonide nagu OpenAI ja Anthropic pärusmaa, on idast puhuvad tuuled hakanud kaarte otsustavalt segi ajama. GLM-5.2 ei pruugi küll olla absoluutselt igas valdkonnas maailma parim, kuid ühes väga spetsiifilises ja ülikriitilises nišis – tarkvaravigade ja küberhaavatavuste leidmisel on see jõudnud ameeriklaste tippsaavutustele märkimisväärselt järele. Ning just Anthropicu uusimate mudelite, sealhulgas Mythose kübervõimete pärast kehtestas president Trump nendele USA ekspordi keelu.

Avatud retseptiraamat vs salastatud seif

Et mõista GLM-5.2 olulisust, tuleb vaadata selle ülesehitust ja litsentsi. Erinevalt Anthropicu tippklassi mudelist Claude Mythos, mida hoitakse range kontrolli all ja millele ligipääs on USA ekspordipiirangute tõttu väljaspool Ameerikat blokeeritud, on GLM-5.2 avaldatud open-weight ehk avatud kaaludega mudelina saadaval (MIT litsentsi all).

GLM-5.2 on seega otsekui avalik retseptiraamat. Iga arendaja, teadlane või ettevõte saab selle mudeli alla laadida ja panna tööle oma isiklikus arvutis või lokaalses serveris, säästes end sellega suurte pilveteenuse pakkujate teenustest. Ainus konks on selles, et vabadusega kaasneb ka vastutus – mudeli turvalisuse, ohjamise ja uuendamise eest vastutab nüüd täielikult süsteemi integreerija.

Tipptasemel häkker mõne sendi eest

Tehnoloogiaportaalid nagu Tom's Guide ja The Verge on esile tõstnud mudeli tugevat algust. Nimelt murdis GLM-5.2 kiiresti mitmete avalike edetabelite tippu, sealhulgas Design Arena koodikirjutamise (hetkel kolmas) ja Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 nimekirjades (hetkel kuues), saavutades ka SWE-bench Pro testis paljudest konkurentidest kõrgema skoori (hetkel kuues).

Küberkogukonna tõelise tähelepanu võitis mudel aga spetsiifiliste küberhaavatavuste tuvastamisel. Tarkvara turvavigade (näiteks IDOR ehk Insecure Direct Object Reference) leidmisel suutis GLM-5.2 saavutada 39% täpsuse (F1 skoor), edestades napilt isegi USA ekspordikontrolli all olevat Claude Mythost, mille skoor jäi 32–37% vahele.

Veelgi jahmatavam on aga kulu. Kui Mythose abil maksab ühe turvavea leidmine üle ühe dollari, siis Hiina mudel teeb sama töö ära kõigest umbes 17 sendi eest.

Poliitiline peavalu küberrelvastumise ajastul

Wall Street Journal ja ka teised suured väljaanded asetavad GLM-5.2 tuleku laiemasse geopoliitilisse konteksti. Trumpi administratsioon on kohelnud küberhaavatavusi leidvaid tippmudeleid (nagu Mythos ja Fable) sisuliselt rahvusliku julgeoleku varana, piirates neile ligipääsu välisriikidest. Seda põhjusel, et Anthropicu varasem Project Glasswing tõestas, kuidas tehisintellekt suutis iseseisvalt tuvastada üle 10 000 kriitilise turvavea.

Nüüd aga näitab GLM-5.2 esiletõus, et pelgalt mudeli keelamisest ja riistvaraembargodest ei piisa USA domineerimise säilitamiseks. Kaitse- ja ründepotentsiaal võib olla uue mudeli avaliku kättesaadavusega muutunud globaalseks, olenemata USA regulaatorite heakskiidust. Tom's Guide märkis ära ka olulise detaili – väidetavalt treeniti mudel täielikult Huawei Ascend´i ehk Hiinas toodetud kiipidel, vältides seeläbi Nvidia USA päritolu riistvara puudumisest tingitud piiranguid.

Turvaeksperdid hoiatavad, et kuigi avatud tehisintellekt aitab ettevõtetel oma süsteeme odavamalt kaitsta, saavad täpselt samu vahendeid nüüd järelvalveta kasutada ka pahatahtlikud rühmitused massiliseks turvaaukude skaneerimiseks.

PLUSSID

• Open-weight mudeli saab alla laadida ja enda seadmetes jooksutada, mis tagab andmete täieliku privaatsuse ja kaotab sõltuvuse pilveteenustest.
• Äärmiselt kuluefektiivne: küberhaavatavuste (nagu IDOR) otsimisel on kulu ligi kuus korda madalam võrreldes USA analoogidega.
• Puuduvad lokaalsed ekspordipiirangud, mis on muutnud Anthropicu mudelid paljudele kättesaamatuks.

MIINUSED

• Jääb laiahaardelistes üldotstarbelistes ülesannetes ja muudes benchmark-testides OpenAI ja Anthropicu tippmudelitele (veel) veidi alla.
• Kuna mudelil puuduvad rangelt kontrollitud ja tsentraalselt jõustatud ohutuspiirangud, saab seda kergesti ära kasutada süsteemide ründamiseks ja ärakasutamiseks. Lõppkasutaja vastutab ise ohutuse ja monitooringu eest.

Vaata videost, kuidas GLM-5.2 jõudis järele Claude Mythosele: