GLM 5.2 pokonał Claude'a w projektowaniu stron. Chińczycy liderami

Chiński model GLM 5.2 od Zhipu AI właśnie zajął pierwsze miejsce w rankingu Design Arena - benchmarku oceniającym jakość projektowania stron HTML przez AI. Wyprzedził przy tym Claude Fable 5, Opus 4.6 i Opus 4.7 od Anthropic. To nie kolejny sukces w matematyce czy kodowaniu. To coś rzadszego - chiński model wygrał w estetyce.

GLM 5.2 vs Claude Fable 5 - starcie w projektowaniu stron

Design Arena - pierwszy benchmark estetyki AI

Design Arena to pierwsza platforma oceniająca jakość projektów generowanych przez AI. Działa na zasadzie crowdsourcingu i ślepych testów. Użytkownicy widzą dwa projekty, nie wiedząc który model je stworzył, i wybierają lepszy.

Większość benchmarków AI mierzy rzeczy łatwe do zweryfikowania algorytmicznie: czy kod się kompiluje, czy odpowiedź matematyczna jest poprawna, czy model rozpoznał obiekt na zdjęciu. Design Arena mierzy coś trudniejszego - czy projekt wygląda dobrze. Subiektywna ocena estetyki, typografii, layoutu. Dokładnie ta umiejętność, w której ludzie mieli przewagę nad maszynami.

GLM 5.2 wspiął się o pięć pozycji w rankingu w porównaniu do poprzednika GLM 5.1. Według danych z 20 czerwca 2026 roku model osiągnął najwyższy wynik spośród wszystkich testowanych AI w kategorii single-round HTML web design (bez agentów).

Trzy przewagi GLM 5.2 nad Claude

Biblioteki zewnętrzne - 6 punktów procentowych różnicy

GLM 5.2 skuteczniej wykorzystuje biblioteki takie jak chart.js i three.js. Gdy model sięga po te narzędzia, jego wskaźnik wygranych rośnie o 6 punktów procentowych. W benchmarkach AI różnica 6% często dzieli podium od środka stawki.

Model używa TailwindCSS w 91% sesji projektowych i Font Awesome w 51%. Dla porównania - Claude Fable 5 stosuje TailwindCSS tylko w 57% przypadków. To może tłumaczyć część różnicy w wynikach.

Biblioteki zewnętrzne - sekretna broń GLM 5.2

Interakcje i animacje - dodatkowe 1.2%

Starannie zaprojektowane interakcje w projektach GLM 5.2 podnoszą wskaźnik wygranych o kolejne 1.2 punktu procentowego. Model lepiej radzi sobie z typografią, układem wizualnym i efektami animacji.

GLM 5.2 sprawnie wplata obrazy z zewnętrznych CDN-ów w konstrukcję stron. Szczegół, ale w projektowaniu web szczegóły decydują o wrażeniu końcowym.

Cena - 7x taniej niż Claude

GLM 5.2 kosztuje 1.40 USD za milion tokenów wejściowych i 4.40 USD za wyjściowe. Claude Fable 5: 10 USD i 50 USD. Różnica siedmiokrotna przy porównywalnej (a według Design Arena - lepszej) jakości.

Jeśli prowadzisz agencję projektową i generujesz dziesiątki prototypów dziennie, koszt AI przestaje być marginalny. GLM 5.2 może być realną alternatywą dla zachodnich modeli.

Chiny doganiają w estetyce AI

Chiński model wygrywa benchmark - to nie pierwszy raz. DeepSeek V4-Pro bije Claude w zadaniach terminalowych, Qwen 3 konkuruje z Llama 4 w open-source. Ale te sukcesy dotyczyły głównie kodowania, matematyki, rozumienia języka - obszarów mierzalnych algorytmicznie.

Design Arena mierzy coś innego - ludzką ocenę estetyki. Domena, w której przewaga kulturowa i doświadczenie projektowe miały znaczenie. Fakt, że chiński model wygrał z amerykańskim w ślepym teście ocenianym przez międzynarodową społeczność, pokazuje jak szybko ta przewaga topnieje.

Wyścig AI - Chiny doganiają Zachód w kreatywności

Zhipu AI wypuściło GLM 5.2 jako model open-source, co spotkało się z pozytywnym odbiorem społeczności developerskiej. Strategia podobna do Meta z serią Llama - demokratyzacja dostępu do zaawansowanych możliwości AI.

Co to zmienia dla Twojej pracy

Jeśli korzystasz z Claude do generowania prototypów HTML, masz teraz alternatywę 7x tańszą i - według Design Arena - lepszą. GLM 5.2 jest dostępny przez API Zhipu AI.

Dla polskich firm i freelancerów to dobra wiadomość. Konkurencja między modelami obniża ceny i podnosi jakość. Rok temu płaciłeś 50 USD za milion tokenów wyjściowych z Claude. Dziś możesz mieć lepszy wynik za 4.40 USD z GLM 5.2.

Pamiętaj - Design Arena mierzy pojedyncze generowanie HTML bez agentów. W praktyce projektowanie stron to iteracyjny proces: poprawki, feedback klienta, dostosowania do brandingu. Benchmark pokazuje potencjał, nie zastępuje testów w Twoim konkretnym workflow.

Sprawdź też jak GLM 5.2 radzi sobie z polskimi znakami diakrytycznymi i lokalnymi konwencjami projektowymi. Modele trenowane głównie na danych anglojęzycznych czasem mają problemy z "ą", "ę", "ł" w kodzie i treści.

Najczęstsze pytania

Czy GLM 5.2 jest dostępny w Polsce?

Tak, model jest dostępny przez API Zhipu AI. Potrzebujesz konta i karty płatniczej obsługującej transakcje międzynarodowe. Model jest również udostępniony jako open-source, więc możesz go uruchomić lokalnie jeśli masz odpowiedni sprzęt.

Ile kosztuje GLM 5.2 w porównaniu do Claude?

GLM 5.2: 1.40 USD za milion tokenów wejściowych, 4.40 USD za wyjściowe. Claude Fable 5: 10 USD i 50 USD. Różnica siedmiokrotna przy lepszej jakości w benchmarku Design Arena.

Czy GLM 5.2 zastąpi projektantów stron?

Nie. Model generuje prototypy HTML, ale projektowanie to więcej niż kod - zrozumienie biznesu klienta, strategia UX, iteracje na podstawie feedbacku. GLM 5.2 przyspiesza pracę projektanta, nie zastępuje go. Podobnie jak AI w edukacji wspiera nauczycieli, nie eliminuje ich.

Co to jest Design Arena i jak działa?

Design Arena to platforma do oceny jakości projektów AI przez crowdsourcing. Użytkownicy widzą dwa projekty wygenerowane przez różne modele (nie wiedząc które) i wybierają lepszy. Ślepa próba - eliminuje bias wobec konkretnych marek AI. Platforma jest uznawana w branży za najbardziej praktyczny benchmark estetyki i użyteczności projektów.

Czy chiński model jest bezpieczny do użytku w firmie?

To zależy od Twojej polityki bezpieczeństwa danych. Jeśli wysyłasz wrażliwe informacje do API, sprawdź politykę prywatności Zhipu AI i zgodność z RODO. Wersja open-source pozwala uruchomić model lokalnie - wtedy dane nie opuszczają Twojej infrastruktury, ale potrzebujesz mocnego sprzętu (GPU z minimum 40GB VRAM dla pełnego modelu).

Na podstawie: Pandaily - Surpassing Claude Fable 5: Zhipu AI's GLM 5.2 Tops Design Arena Benchmark