Kinesiske AI-modeller tager førertrøjen på open source-markedet
Den kinesiske AI-startup Z.ai har netop frigivet to open source sprogmodeller, GLM-4.5 og GLM-4.5-Air, som placerer sig helt i toppen målt på en række internationale benchmarks. Lanceringen kommer i en bølge af nye kinesiske AI-initiativer, hvor blandt andet Alibaba og Moonshot satser hårdt på at udfordre de amerikanske giganter. Med fri, kommerciel brug under Apache 2.0-licensen får danske AI-teams nu mulighed for selv at eksperimentere, tilpasse og hoste modeller – uden at skulle frygte vendor lock-in eller uigennemskuelige licensvilkår.

Benchmark-resultater: Stærk på tværs, men nuanceret billede

GLM-4.5 og Air-varianten tilbyder en “thinking mode” til komplekse opgaver og en “non-thinking mode” til hurtige svar. På tværs af 12 industristandard benchmarks – herunder BrowseComp, SWE-bench Verified, og AIME24 – placerer GLM-4.5 sig på en samlet tredjeplads, kun overgået af OpenAI’s GPT-4 og xAI’s Grok 4. Men billedet er mere nuanceret, da ranking varierer afhængigt af kategori og test:

• BrowseComp (agentisk opgaveløsning): 26,4% (slår Claude 4 Opus, matcher Claude 4 Sonnet)
• MATH 500 (matematisk ræsonnement): 98,2%
• SWE-bench Verified (kodning): 64,2%
• AIME24 (matematik): 91,0%
• GPQA (generelt vidensspørgsmål): 79,1%
• Tool-calling reliability: 90,6% (overgår Claude 4 Sonnet og Kimi K2)

GLM-4.5-Air varierer mellem 4.-6. plads på de fleste benchmarks. Ifølge VentureBeat og Z.ai’s egne data matcher eller slår modellerne vestlige alternativer på specifikke deldiscipliner, men toppen på tværs af alle kategorier tilhører stadig GPT-4 og Grok 4. Det understreger behovet for at afklare, hvilke opgaver der er vigtigst for ens virksomhed, før valg af model.

Automatisk PowerPoint, kodning og personaer: Demonstrationer og muligheder

GLM-4.5-familien demonstrerer blandt andet automatisk generering af PowerPoint-præsentationer ud fra en titel, kodning af simple spil (f.eks. Flappy Bird-klon) og opbygning af digitale personaer. Disse funktioner er præsenteret som demonstrationer på Z.ai’s egen platform, ikke som faktiske danske virksomhedscases. For danske teams illustrerer det dog potentialet for at automatisere mødeforberedelse, udvikle kodningsassistenter og bygge nye kundeoplevelser på kort tid.

Modellerne kan testes direkte i Z.ai’s chatplatform eller integreres via API. Integration og afprøvning er gjort relativt enkel, også for organisationer uden tung ML-ekspertise. Snilld – en dansk, uafhængig AI-konsulentvirksomhed – kan hjælpe med proof-of-concept, integration og vurdering af forretningsværdi i dansk kontekst.

Priser: Billigere end mange amerikanske alternativer – men check detaljer

Både GLM-4.5 og GLM-4.5-Air frigives under Apache 2.0-licens. For API-brug er priserne blandt de laveste på markedet:

• GLM-4.5: $0,60 / $2,20 pr. 1 mio. input/output tokens
• GLM-4.5-Air: $0,20 / $1,10 pr. 1 mio. input/output tokens

Til sammenligning tager DeepSeek $2,00/$8,00 per 1 mio. tokens (DeepSeek-V2), og Kimi K2 ligger omkring $1,20/$3,00 ifølge offentlige API-prislister (priser kan variere). CNBC og VentureBeat bemærker, at Z.ai tilbyder endnu lavere satser for små batches (ned til $0,11/$0,28), men disse gælder kun for input op til 32.000 tokens og meget korte outputs. Store virksomheder bør derfor regne på deres reelle brugsmønstre, før de sammenligner totalomkostningen.

Teknisk design: Effektiv Mixture-of-Experts arkitektur

GLM-4.5 er bygget på en Mixture-of-Experts (MoE) arkitektur med 355 milliarder parametre (heraf 32 mia. aktive i brug), mens Air-versionen har 106 mia. (12 mia. aktive). MoE betyder, at kun udvalgte “ekspertlag” aktiveres ved hver forespørgsel – det gør modellen hurtigere og mindre hardwarekrævende. Modellerne understøtter vLLM (en populær open source inferencemotor) og SGLang (rammeværk til sprogmodels-integration), samt mixed precision (blanding af 16- og 32-bit beregninger for hurtigere træning/inference).

Træningen er foregået på 22 billioner tokens (heraf 1,1 billion kode og agent-data) og finjusteret via reinforcement learning (RL, læring gennem feedback), hvilket styrker performance på agentbaserede opgaver. Ifølge CEO Zhang Peng kan modellen køre på 8 Nvidia H20-GPU’er – cirka halvt så mange som DeepSeek kræver til tilsvarende opgaver.

Kinesisk open source-kapløb og pres på amerikanske spillere

GLM-4.5 lanceres samtidig med en bølge af kinesiske open source LLM’er fra bl.a. Alibaba (Qwen3-familien) og Moonshot (Kimi K2). Disse frigives også under Apache 2.0 og placerer sig i toppen på flere benchmarks. I modsætning til de fleste vestlige modeller (bl.a. OpenAI, som har udskudt sin open source-lancering) får brugerne her fuld adgang til kode, weights og kommercielle rettigheder. Det presser amerikanske udbydere til at revurdere deres strategi og giver danske teams flere valgmuligheder.

Dog skal brugere af Z.ai’s API være opmærksomme på, at data kan være underlagt kinesisk lovgivning og potentielle indholdsrestriktioner. For teams med skærpede krav til datasikkerhed kan selv-hosting af modellen være et sikrere valg. Snilld kan hjælpe med vurdering af compliance og korrekt setup for sensitive data.

Integration og muligheder for danske AI-teams

GLM-4.5-familien understøtter OpenAI-format for “tool calls” (automatisk brug af eksterne værktøjer under samtaler), streaming output (strøm af svar i realtid), kontekst-cache (hurtigere gentagne svar) og JSON-svar (struktureret output). Det gør integration i eksisterende CI/CD-pipelines (automatiseret test og deployment), agent-frameworks og sandboxes lettere. Modellerne kan også bruges sammen med RLHF (“Reinforcement Learning from Human Feedback”, altså finjustering baseret på menneskelig feedback), hvilket flere danske udviklingsteams allerede benytter sig af for mere domænetilpassede resultater.

Danske anvendelsesmuligheder – demonstrationscases og realistisk potentiale

• Automatiseret rapportgenerering og mødeforberedelse via tekst-til-PowerPoint (demonstreret på Z.ai-platformen)
• Kodningsassistenter til udvikling og review i softwareteams (demonstrationscase, ikke implementeret i Danmark endnu)
• Kundevendte chatbots og digitale personaer med datasuverænitet og lave omkostninger
• Mulighed for at eksperimentere med RLHF og domænetilpasning på egen infrastruktur

De nævnte eksempler er demonstrationsmuligheder fra Z.ai’s egen platform. Danske virksomheder kan dog hurtigt afprøve og udvikle lignende løsninger, især med bistand fra konsulenthuse som Snilld, der har erfaring med integration, drift og tilpasning af open source-modeller.

Dokumentation, support og community: Hvor halter det?

Sammenlignet med OpenAI og Meta er Z.ai’s dokumentation mere begrænset, særligt hvad angår avancerede integrationsvejledninger, edge-cases og fejlhåndtering. Community-support er voksende på HuggingFace og ModelScope, men der mangler stadig store open source-fora og eksempler fra det globale erhvervsliv. Det kan give længere implementeringstid og større afhængighed af egne udviklere eller lokale rådgivere, især for mere komplekse integrationer.

Risici, forbehold og compliance-udfordringer

Skeptikere peger med rette på udfordringer omkring datasuverænitet, kinesiske lovkrav og usikkerhed om fremtidig support. For offentlige eller følsomme projekter er det afgørende at vurdere, om modellen kan driftes sikkert internt, eller om data bør sendes til en ekstern API. Selvom den åbne licens skaber fleksibilitet, er det vigtigt at have styr på governance, dokumentation og løbende vedligehold.

Snillds rolle og anbefalinger

Vi hos Snilld er en uafhængig dansk AI-konsulent, der hjælper virksomheder og teknologiteams med at udnytte potentialet i nye open source-modeller – fra proof-of-concept til drift i cloud, hybrid eller on-premise setups. Med kinesiske topmodeller som GLM-4.5 får danske teams flere valgmuligheder, bedre forhandlingskraft og mulighed for at balancere innovation, pris og datasuverænitet. Men vi anbefaler at gennemgå compliance, vurdere forretningsværdi og tænke strategisk før valg af model og setup.

Kilder:

• https://venturebeat.com/ai/chinese-startup-z-ai-launches-powerful-open-source-glm-4-5-model-family-with-powerpoint-creation/
• https://venturebeat.com/ai/chinese-startup-z-ai-launches-powerful-open-source-glm-4-5-model-family-with-powerpoint-creation/
• https://artificialanalysis.ai/models
• https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1apgv6s/comparison_of_gemini_advanced_and_gpt4turbo_and/
• https://ir.zailaboratory.com/
• https://www.china-briefing.com/news/us-china-tariff-rates-2025/

Målgruppens mening om artiklen

Anna Sørensen, Teknologikonsulent:

Jeg vurderer denne artikel til at have en relevans score på 80. Den er informativ og relevant, især for dem, der arbejder med AI og teknologi. Artiklen dækker nogle af de nyeste fremskridt inden for kinesiske AI-modeller, hvilket er et spændende emne for dem af os, der konstant søger innovative løsninger.

Jens Christiansen, Digital Strategi Rådgiver:

Jeg giver artiklen en score på 75. Mens artiklen potentielt kunne være nyttig for danske virksomheder, sætter den en del af potentialet i skyggen ved ikke væsentligt at dække de specifikke implikationer for det danske marked.

Sofie Andersen, Digitalisering & Innovation Specialist:

Artiklen har en score på 85 fra min synsvinkel, da den informerer om nye tekniske muligheder inden for open source AI-modeller, som kan bidrage til vores digitale transformering. Dog er jeg opmærksom på de juridiske og compliance-mæssige implikationer omkring brugen af kinesiske teknologier.

Tom Madsen, Chief Technology Officer:

Jeg sætter en karakter på 70. Artiklen er fascinerende i sin belysning af teknologiske fremskridt, men jeg værdsætter mere information om integrationer og konkrete cases fra danske organisationer, hvilket kunne underbygge argumentationen yderligere.

Ingrid Lund, Projektleder i Offentlig Institution:

Jeg ville vurdere artiklen til 65. Selvom den er teknisk informativ, ville jeg gerne se en dybere analyse af potentialet for offentlige institutioner, som kunne lette implementeringen i vores mere rigide struktur.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.