Revolut przeniósł 2 000 inżynierów na własny hosting GLM. Rachunek za kodowanie spadł do jednej dziesiątej

To ma znaczenie większe niż arkusz zakupowy jednego fintechu. Regulowany pożyczkodawca z ponad 80 000 000 klientów w 45 krajach uruchamia domyślny model do kodowania na własnym sprzęcie. Każdy zespół inżynierski dostaje przez to konkretne porównanie cen z czołowymi laboratoriami. Regulatorzy dostają natomiast żywy przykład użycia wag pochodzących z Chin na zachodniej infrastrukturze. Revolut nie podał, ile kosztuje zakup albo wynajem układów ani ile czasu inżynierów pochłonęło dostrojenie.

Pięćdziesiąt sześć GPU na 2 000 inżynierów

Konfiguracja jest niewielka. Revolut uruchamia GLM, model chińskiego laboratorium Z.ai o około 800 000 000 000 parametrów, na mniej więcej 56 układach Nvidia B200. Abitbol podał koszt na poziomie około 30 centów za milion tokenów. Stały rachunek zastąpił nieprzewidywalne faktury na koniec miesiąca.

Dojście do tego wymagało pracy. W podstawowej konfiguracji wnioskowanie było „okropne”, powiedział Abitbol. Po optymalizacji czas do pierwszego tokena spadł z ponad 10 sekund do 1,6 sekundy, choć popyt wzrósł o 76 procent. Powyżej pięciu sekund „skrzynka na Slacku zaczyna mi się zapełniać”, stwierdził. Okno kontekstu jest ograniczone do 256 000 tokenów. „Długi kontekst to ściema”, powiedział. GLM obsługuje tylko tekst, więc router kieruje zadania z obrazami do Gemini. Claude Code i Codex pozostają dostępne jako wyjątek, a nie domyślny wybór.

Na próbie około 2 000 inżynierów czas kodowania spadł o 60 procent, a czas realizacji o 70 procent. Abitbol wyciągnął wniosek z różnicy między tymi liczbami. „Wąskim gardłem w inżynierii niekoniecznie jest kodowanie”, powiedział i zauważył, że inżynierowie spędzają dużo czasu na przeszukiwaniu skrzynek, Jiry i Confluence.

Gartner szacuje oszczędność na jedną dwudziestą

Revolut nie jest sam w tych rachunkach. The Register poinformował 3 listopada, że według Gartnera modele otwarte poradzą sobie z 90 procentami pracy agentowej za jedną dwudziestą kosztu czołowego LLM. To szacunek analityków, a nie faktura klienta, ale wskazuje ten sam kierunek co liczby Revoluta.

Różnica cen w liczbach

Modele zamknięte wciąż prowadzą pod względem surowych możliwości. Gemini 4 Carbon zdobywa 59 punktów w Artificial Analysis Intelligence Index V5, o jeden punkt więcej niż Claude Opus 5.5 i o dwa więcej niż GPT-6 Astra. W tym teście kosztuje też 7,76 dolara za zadanie.

Postawmy to obok otwartego końca zestawienia. DeepSeek V4.1 Flash 1017 zdobywa 32 punkty w tym samym indeksie i kosztuje około 13 razy mniej za zadanie, wynika z odczytu danych Artificial Analysis przez Tom's Hardware. Na wykresie granicy Pareto Arena.ai GLM 5.3-Flash i DeepSeek V4 Pro przejmują prowadzenie przy niższych cenach.

Czołowe laboratoria nadal wygrywają szczyt rankingu. Środka już nie.

Dla inżynierów Revoluta zmiana dotyczy mniej ceny za token, a bardziej tego, że nikt ich nie liczy. Limity tokenów zniknęły, więc nikt nie dawkuje użycia pod koniec kwartału ani przy wymagającym zadaniu. To zmiana w sposobie pracy tak samo jak w finansach.

Czego otwarte wagi nie naprawiają

Pochodzenie modelu pozostaje drażliwe. „Wokół korzystania z chińskich modeli open source narosło dużo stygmatyzacji”, przyznał Abitbol. Revolut używa wyłącznie publicznie dostępnych wag i uruchamia je na infrastrukturze w Stanach Zjednoczonych, a nie przez endpoint wnioskowania dewelopera w Chinach. Dane mają być przetwarzane tylko w jurysdykcjach o równoważnej ochronie, takich jak USA, UE, Wielka Brytania i Izrael, a dostawcy muszą domyślnie nie przechowywać danych.

Agenci nie działają sami. Pracują w piaskownicy z regułami zatwierdzania, które decydują, jakie polecenia są dozwolone. „Zawsze jest przy tym człowiek”, powiedział Abitbol.

Mistral stawia sprawę suwerenności wprost i reklamuje Mistral Large 4 jako model rozwijany na Zachodzie, który firmy mogą uruchomić we własnych zaporach sieciowych. Nvidia sprzedaje GPU w obu przypadkach. Jensen Huang chętnie weźmie pieniądze niezależnie od tego, czy używasz modeli otwartych, czy zamkniętych, informował The Register 3 listopada.