Featherless lanserte 14. juli en privat sky-utgave av GLM 5.2 til en fast månedspris på 7 500 dollar, ifølge IT Brief. Selskapet oppgir 90 000 dollar i året for et utviklerteam som utnytter kapasiteten fullt ut, og hevder det kutter inferenskostnaden med 94 prosent mot lukkede konkurrenter. Poenget er ikke rå ytelse, men forutsigbarhet: du betaler det samme uansett hvor mange tokens agentene dine brenner.
Regnestykket bak besparelsen er Featherless' eget, og det forutsetter et stort forbruk. Selskapet tar utgangspunkt i et team som bruker rundt 100 milliarder tokens i måneden, og anslår at samme forbruk ville kostet 1,56 millioner dollar i året på GPT-5.5 og 1,51 millioner på Claude Opus 4.8. Bruker du vesentlig mindre enn det, forsvinner hele argumentet.
Modellen kommer fra Z.ai, er MIT-lisensiert og bruker en Mixture-of-Experts-arkitektur med 744 milliarder parametere, hvorav 39 milliarder er aktive per token. Privat sky gir kontekstvindu på 1 million tokens, mot 256 000 i den offentlige varianten, og eksponeres gjennom et OpenAI-kompatibelt API. Featherless kjører modellen på AMD-maskinvare i stedet for Nvidia, og oppgir at de ikke lagrer logger.
«Den økonomiske virkeligheten i lukkede KI-modeller har blitt den ledende flaskehalsen for skalerbarhet i bedriftsprogramvare.» — Eugene Cheah, administrerende direktør og medgrunnlegger i Featherless
Benchmark-tallene er også selskapets egne. Featherless oppgir at GLM 5.2 løfter Terminal-Bench 2.1 fra 63,5 til 81,0 og SWE-bench Pro fra 58,4 til 62,1 mot forrige generasjon, med større utslag på lange kodeoppgaver som FrontierSWE (30,5 til 74,4). Ingen av tallene er uavhengig verifisert.
Hva bør du gjøre?
- Regn ut ditt eget tokenforbruk først. Fastprisen slår token-betaling bare hvis du ligger nær forbruket Featherless legger til grunn.
- Vektene er MIT-lisensiert, så du kan hente GLM 5.2 fra Z.ai og kjøre den selv hvis du har maskinvaren. Featherless selger hosting, ikke tilgang.
- Test gjennom det OpenAI-kompatible API-et før du binder deg. Bytter du ut Opus 4.8 i en kodeagent, er det oppgavene dine som avgjør, ikke benchmarkene.