Zhipu AI ay nagbubukas ng GLM-5.3-Flash na may 320B na parameter sa 1/10 ng gastos ng GLM-5.2

Ang Beating AI News Flash: Pagkatapos makakuha ng Ox Alpha sa araw, inilabas ng Zhipu ang GLM-5.3-Flash bilang open-source sa gabi, at ang mga model weights ay nasa Hugging Face na gamit ang lisensya ng MIT. May kabuuang 320B na parameter, ngunit aktibo lamang ang 18B sa bawat pagpapatakbo; ito ay nagsasama ng native support para sa teksto, larawan, at video, at ito ang unang multi-modal model sa pamilya ng GLM-5. Ayon sa opisyal, ang pangkabuuang performance ng GLM-5.3-Flash ay hihigit sa GLM-5.2, at ang pagtataya sa pagprograma at Agent ay nasa antas ng Claude Opus 4.8, ngunit ang presyo nito ay lamang ang sampung bahagi ng GLM-5.2. Ito ay gumamit din ng bagong base model, at unang inilahad sa pangunahing serye ng GLM ang hybrid architecture ng sparse at linear attention, na pinagtrabahuhan ng 30T token na multi-modal data sa pre-training. Kahit na ang komunidad ay nakakita ng 80% sa maliit na pagsusulit ng DeepSWE sa Ox Alpha, ito ay nangyari lamang sa 10 tanong. Pagkatapos palawakin ang sample, bumaba ang resulta sa halos 63%, at aktibong inayos ng mga tagapagsusulit ang kanilang orihinal na pahayag. Bagaman ang resultang ito ay nananatiling nasa unang grupo, hindi ito kasing mataas na 80% na unang inihayag. Pagkatapos maging open-source ang weights, maaari nang direktang i-deploy ng mga developer gamit ang mga framework tulad ng vLLM, SGLang, at KTransformers, nang hindi na kailangang gumamit ng API ng anonymous model.