Zhipu lanza y abre el código fuente del modelo multimodal GLM-5.3-Flash

iconKuCoinFlash
Compartir
AI summary iconResumen
Zhipu lanzó y abrió el código de GLM-5.3-Flash, el primer modelo multimodal nativo de la serie GLM-5. El modelo supera al GLM-5.2 en rendimiento, con puntuaciones en programación y Agent cercanas a Claude Opus 4.8 a un 10% menor costo. Basado en un conjunto de datos multimodal de 30T tokens, utiliza un diseño híbrido de atención dispersa-lineal. Antes de su lanzamiento, el modelo anónimo Ox-Alpha lideró OpenCode y OpenRouter durante la semana. Todos los entrenamientos se realizaron con chips nacionales. Las pruebas DeepSWE mostraron un 80% de precisión en 10 preguntas, pero descendieron al 63% en una muestra más grande. Los pesos ya están disponibles para despliegue mediante vLLM, SGLang y KTransformers. Las noticias on-chain destacan los rápidos avances en la infraestructura de IA. Los datos de inflación siguen siendo una preocupación secundaria para los desarrolladores de modelos.

Odaily Planet Daily informa que Zhipu ha anunciado oficialmente el lanzamiento y la apertura del código de GLM-5.3-Flash, el primer modelo multimodal nativo de la serie GLM-5.

Se informa que el rendimiento general de GLM-5.3-Flash supera al de GLM-5.2, y sus evaluaciones en programación y Agentes ya están cerca de Claude Opus 4.8, pero su precio es solo la décima parte del de GLM-5.2. También incorpora un nuevo modelo base, introduciendo por primera vez en la serie principal GLM una arquitectura híbrida de atención dispersa y atención lineal, y se preentrenó con 30T tokens de datos multimodales.

Zhipu indicó que, con el fin de recopilar amplios y profesionales comentarios de los usuarios, realizó una prueba a gran escala del modelo anónimo Ox-Alpha (conocido en la comunidad china como Niu Lai) en OpenCode y OpenRouter antes del lanzamiento oficial. Ox-Alpha se convirtió rápidamente en el modelo más popular de la semana, estableciendo nuevos récords de volumen de solicitudes en ambas plataformas. Todo este tráfico de solicitudes fue respaldado por capacidad de cómputo proporcionada por chips nacionales.

Anteriormente, la comunidad logró un 80% en las pruebas de DeepSWE de Ox Alpha con una muestra de solo 10 preguntas. Al aumentar la muestra, el rendimiento bajó a aproximadamente un 63%, y los evaluadores corrigieron voluntariamente la afirmación inicial. Este resultado aún se encuentra en el primer grupo, pero no es tan espectacular como el 80% inicial. Tras abrir el peso del código, los desarrolladores pueden implementarlo directamente con marcos como vLLM, SGLang y KTransformers, sin necesidad de recurrir a la API de modelos anónimos.

Descargo de responsabilidad: La información contenida en esta página puede proceder de terceros y no refleja necesariamente los puntos de vista u opiniones de KuCoin. Este contenido se proporciona solo con fines informativos generales, sin ninguna representación o garantía de ningún tipo, y tampoco debe interpretarse como asesoramiento financiero o de inversión. KuCoin no es responsable de ningún error u omisión, ni de ningún resultado derivado del uso de esta información. Las inversiones en activos digitales pueden ser arriesgadas. Evalúa con cuidado los riesgos de un producto y tu tolerancia al riesgo en función de tus propias circunstancias financieras. Para más información, consulta nuestras Condiciones de uso y la Declaración de riesgos.