Noticias de Dongcha Beating AI: Después de reclamar Ox Alpha durante el día, Zhipu lanzó oficialmente GLM-5.3-Flash como código abierto por la noche; los pesos del modelo ya están disponibles en Hugging Face bajo licencia MIT. Tiene un total de 320B parámetros, pero solo activa 18B en cada inferencia, admite nativamente texto, imágenes y video, y es el primer modelo multimodal nativo de la serie GLM-5. Según la empresa, el rendimiento general de GLM-5.3-Flash supera al de GLM-5.2, y sus evaluaciones en programación y Agentes se acercan a las de Claude Opus 4.8, pero su costo es solo la décima parte del de GLM-5.2. También introduce un nuevo modelo base, incorporando por primera vez en la serie principal GLM una arquitectura híbrida de atención dispersa y atención lineal, preentrenada con 30T tokens de datos multimodales. Anteriormente, la prueba de muestras pequeñas DeepSWE de Ox Alpha alcanzó un 80%, pero solo con 10 preguntas; al ampliar la muestra, el rendimiento bajó a aproximadamente un 63%, y los probadores corrigieron activamente la afirmación inicial. Este resultado sigue siendo de primera línea, pero no tan espectacular como el 80% original. Con los pesos abiertos, los desarrolladores pueden implementar directamente el modelo usando marcos como vLLM, SGLang o KTransformers, sin necesidad de recurrir a la API de modelos anónimos.
Zhipu AI libera GLM-5.3-Flash con 320 mil millones de parámetros a un costo de 1/10 del GLM-5.2
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Resumen
Zhipu AI ha lanzado como código abierto GLM-5.3-Flash con 320 mil millones de parámetros, utilizando solo 18 mil millones a la vez. El modelo está disponible en Hugging Face bajo una licencia MIT y admite texto, imágenes y video. La posición abierta en modelos de IA multimodal está aumentando, ya que este lanzamiento muestra un rendimiento sólido a un décimo del costo de GLM-5.2. El índice de miedo y codicia en el mercado de la IA sugiere un optimismo creciente. Entrenado previamente con 30 billones de tokens, utiliza una nueva arquitectura de atención y empareja a Claude Opus 4.8 en tareas de codificación y agentes.
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