Zhipu AI open-source GLM-5.3-Flash avec 320 milliards de paramètres à un dixième du coût de GLM-5.2

Découverte Beating AI : après avoir réclamé Ox Alpha pendant la journée, Zhipu a officiellement open-sourcé GLM-5.3-Flash le soir, avec les poids du modèle désormais disponibles sur Hugging Face sous licence MIT. Ce modèle compte 320 milliards de paramètres au total, mais n'active que 18 milliards à la fois. Il prend en charge nativement le texte, les images et les vidéos, et constitue le premier modèle multimodal natif de la série GLM-5. Selon l'entreprise, les performances globales de GLM-5.3-Flash dépassent celles de GLM-5.2, avec des évaluations en programmation et en agent approchant celles de Claude Opus 4.8, tout en ne coûtant que le dixième du prix de GLM-5.2. Il introduit également une nouvelle architecture de base, intégrant pour la première fois dans la série principale GLM une combinaison d'attention clairsemée et d'attention linéaire, pré-entraînée sur 30 téraoctets de données multimodales. Précédemment, les tests à faible échantillon DeepSWE d'Ox Alpha avaient atteint 80 %, mais sur seulement 10 questions. Après élargissement de l'échantillon, les résultats sont retombés à environ 63 %, et les testeurs ont corrigé activement leur affirmation initiale. Ce résultat reste tout de même dans le top tier, mais sans l'excès initial de 80 %. Avec la mise à disposition des poids, les développeurs peuvent désormais déployer directement le modèle via des frameworks comme vLLM, SGLang ou KTransformers, sans avoir à passer par l'API d'un modèle anonyme.