Zhipu ने GLM-5.3-Flash मल्टीमोडल मॉडल लॉन्च किया और इसे ओपन सोर्स किया

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ज़हपू ने GLM-5 श्रृंखला का पहला नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल GLM-5.3-Flash जारी और ओपन-सोर्स किया। यह मॉडल GLM-5.2 से प्रदर्शन में आगे है, जिसके प्रोग्रामिंग और एजेंट स्कोर Claude Opus 4.8 के लगभग बराबर हैं, लेकिन 10% कम लागत पर। एक 30T टोकन मल्टीमॉडल डेटासेट के आधार पर, यह एक हाइब्रिड स्पार्स-लीनियर ध्यान डिज़ाइन का उपयोग करता है। जारी होने से पहले, अज्ञात Ox-Alpha मॉडल ने सप्ताह के लिए OpenCode और OpenRouter पर शीर्ष स्थान प्राप्त किया। सभी प्रशिक्षण के लिए घरेलू चिप्स का उपयोग किया गया। DeepSWE परीक्षणों में 10 प्रश्नों पर 80% सटीकता दिखी, लेकिन बड़े सैंपल पर यह 63% तक गिर गई। वेट्स को अब vLLM, SGLang और KTransformers के माध्यम से डिप्लॉय के लिए ओपन किया गया है। ऑन-चेन समाचार में AI इंफ्रास्ट्रक्चर में तेज़ प्रगति को हाइलाइट किया गया है। मॉडल विकासकों के लिए मुद्रास्फीति डेटा अभी भी द्वितीयक चिंता है।

Odaily स्टार डेली की खबर: Zhipu ने औपचारिक रूप से GLM-5.3-Flash को लॉन्च किया और इसे ओपन सोर्स किया, जो GLM-5 श्रृंखला का पहला मूल बहुआयामी मॉडल है।

ज्ञात है कि GLM-5.3-Flash का कुल प्रदर्शन GLM-5.2 से अधिक है, और प्रोग्रामिंग और Agent मूल्यांकन पहले ही Claude Opus 4.8 के करीब पहुंच गए हैं, लेकिन इसकी कीमत GLM-5.2 की दसवीं हिस्सा है। इसने एक नया आधार मॉडल भी अपनाया है, जिसमें GLM मुख्य श्रृंखला में पहली बार स्पार्स ध्यान और रैखिक ध्यान मिश्रित आर्किटेक्चर शामिल किया गया है, और इसे 30T Token के मल्टीमॉडल डेटा से पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है।

ज़ह्पु ने कहा कि व्यापक और विशेषज्ञ फीडबैक एकत्र करने के लिए, औपचारिक लॉन्च से पहले, अनामिक मॉडल Ox-Alpha (जिसे चीनी समुदाय में निउलाई कहा जाता है) को OpenCode और OpenRouter पर व्यापक रूप से परीक्षण किया गया। Ox-Alpha तुरंत सप्ताह का सबसे लोकप्रिय मॉडल बन गया और दोनों प्लेटफॉर्म पर कॉल वॉल्यूम का नया रिकॉर्ड स्थापित किया। और इन सभी अनुरोधों के लिए कैलकुलेशन क्षमता पूरी तरह से घरेलू चिप्स द्वारा प्रदान की गई।

पहले समुदाय ने Ox Alpha के DeepSWE सैम्पल टेस्ट में 80% का प्रदर्शन देखा, लेकिन वह केवल 10 प्रश्नों पर आधारित था। सैम्पल को बढ़ाने के बाद परिणाम लगभग 63% तक गिर गया, और परीक्षकों ने मूल दावे को स्वयं सुधार दिया। यह प्रदर्शन अभी भी पहली पंक्ति में है, लेकिन प्रारंभिक 80% की तरह अतिशयोक्तिपूर्ण नहीं है। वजन ओपन सोर्स होने के बाद, डेवलपर्स सीधे vLLM, SGLang, KTransformers जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके अपने आप स्थापित कर सकते हैं, और अब अनाम मॉडल के API पर निर्भर नहीं रहना पड़ता।

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