Zhipu AI lanza como código abierto el modelo GLM-5.3 de 744 mil millones de parámetros con nuevos términos de licencia

KuCoinFlash

Momento del lanzamiento: 2026/08/28 15:34:48

Resumen

Zhipu AI ha abierto el código de su modelo GLM-5.3 de 744 mil millones de parámetros bajo un nuevo marco de licenciamiento, introduciendo la "Licencia GLM-5.3" para reemplazar la licencia MIT. Los requisitos de licenciamiento ahora permiten a los desarrolladores usar, modificar y vender el modelo, pero las empresas con ingresos anuales superiores a $10 mil millones deben pasar una revisión de seguridad antes de la implementación comercial. El modelo admite la implementación a través de SGLang, vLLM, Transformers y KTransformers. Los términos de licenciamiento de exchange ahora forman parte de la estrategia de código abierto general.

ME AI Noticias, Beating AI en directo: Zhipu lanza oficialmente como código abierto su modelo insignia GLM-5.3 con 744 mil millones de parámetros; los pesos FP8 y BF16 ya están disponibles en Hugging Face. A diferencia de su predecesor GLM-5.2, esta vez no se utiliza la licencia MIT, sino una nueva «Licencia GLM-5.3». La nueva licencia sigue siendo relativamente permisiva para desarrolladores individuales, permitiendo el uso, modificación, distribución, despliegue, ajuste fino e incluso la venta del modelo y sus versiones derivadas. Sin embargo, Zhipu ha añadido una restricción específica para grandes empresas de «modelo como servicio»: si los ingresos totales continuos de la empresa y sus afiliadas durante cualquier período de 12 meses consecutivos superan los 10.000 millones de dólares estadounidenses, se requiere una revisión de seguridad previa de Zhipu antes de usar comercialmente GLM-5.3. Los productos normales que integran el modelo en funciones específicas no están sujetos a esta restricción. GLM-5.3 ya se lanzó hace dos semanas, pero Zhipu decidió realizar evaluaciones y refuerzos de seguridad adicionales debido a que las capacidades de seguridad cibernética del modelo superaron las expectativas antes de liberar los pesos. Ahora, el modelo también es compatible con despliegues propios mediante marcos como SGLang, vLLM, Transformers y KTransformers. (Fuente: BlockBeats)

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