Внедрение GLM: открытая нейросеть для бизнеса
GLM — семейство моделей Zhipu AI с открытыми весами. Модели сильны в агентных задачах и работе с кодом. Подключаем GLM через API или запускаем на ваших серверах.
Оценка и план работ — после разбора задачи
Когда смотрят на GLM
С чем приходят на внедрение GLM.
Нужна открытая модель
Важно не зависеть от одного провайдера и иметь возможность запустить модель у себя.
Агентные сценарии
Модель должна вызывать инструменты и выполнять шаги процесса, а не только отвечать.
Стоимость запросов
Нужен баланс между качеством и ценой при больших объёмах.
Непонятно, какую модель выбрать
Нужно сравнить GLM с другими моделями на своих задачах.
Внедрение GLM
Подключаем нейросеть GLM к данным и процессам компании.
GLM через API
Интеграция GLM AI в продукт или внутренний сервис с учётом лимитов, расходов и логирования.
Запуск в контуре
Разворачиваем открытую модель GLM на ваших серверах, если данные нельзя передавать наружу.
Агенты на GLM
Сценарии, в которых модель работает с CRM, документами и задачами.
Сравнение моделей
Сравниваем GLM, DeepSeek, Qwen и другие модели на ваших примерах по качеству и цене.
Как идёт работа
Разбор задачи
Смотрим процесс, данные и требования к безопасности. Определяем, где модель даст результат и как его измерить.
1–2 неделиПилот на ваших данных
Сравниваем модели на реальных примерах, считаем качество и стоимость запросов.
2–4 неделиИнтеграция в системы
Подключаем модель к CRM, 1С, базе знаний или продукту, добавляем проверки и логирование.
по объёмуЗапуск и контроль
Следим за качеством ответов и расходами, обновляем промпты и модели.
по договорённостиРасскажите о задаче
Опишите процесс и данные. Подскажем, подходит ли эта модель, какие есть альтернативы и с чего начать пилот.
Решения, которые работают в эксплуатации
От ассистентов и агентов до интеграций с учётными системами — проекты, которые дошли до ежедневной работы.
Кейсы Strikt
Проекты Strikt с LLM в основе.
Вопросы про внедрение GLM
Чем GLM отличается от DeepSeek и Qwen?
Все три — сильные открытые модели. Разница в качестве на конкретных задачах, размере и требованиях к оборудованию, поэтому выбираем по результатам пилота на ваших данных.
Куда уходят наши данные?
Зависит от выбранного варианта. Через API провайдера запросы обрабатываются на его серверах. Если данные нельзя передавать наружу, ставим открытую модель в ваш контур или используем российскую модель с хранением данных в РФ.
Можно ли потом сменить модель?
Да. Закладываем слой, через который приложение обращается к модели, поэтому переход на другую модель не требует переписывать продукт. Перед заменой сравниваем качество на тех же примерах.