Zhipu Meluncurkan dan Membuka Sumber Model Multimodal GLM-5.3-Flash

iconKuCoinFlash
Bagikan
AI summary iconRingkasan
Zhipu merilis dan membuka sumber GLM-5.3-Flash, model multimodal asli pertama dalam seri GLM-5. Model ini melebihi GLM-5.2 dalam kinerja, dengan skor pemrograman dan Agent mendekati Claude Opus 4.8 dengan biaya 10% lebih rendah. Berdasarkan dataset multimodal 30T token, model ini menggunakan desain perhatian hibrida sparse-linear. Sebelum rilis, model anonim Ox-Alpha memuncaki OpenCode dan OpenRouter selama seminggu. Chip domestik digunakan untuk seluruh pelatihan. Uji DeepSWE menunjukkan akurasi 80% pada 10 pertanyaan, tetapi turun menjadi 63% pada sampel yang lebih besar. Bobot kini dapat diakses untuk penyebaran melalui vLLM, SGLang, dan KTransformers. Berita on-chain menyoroti kemajuan cepat dalam infrastruktur AI. Data inflasi tetap menjadi perhatian sekunder bagi pengembang model.

Odaily Planet Daily melaporkan bahwa Zhipu secara resmi meluncurkan dan mengopen-source GLM-5.3-Flash, model multimodal asli pertama dalam seri GLM-5.

Diketahui bahwa kinerja keseluruhan GLM-5.3-Flash melebihi GLM-5.2, dengan evaluasi pemrograman dan Agent yang sudah mendekati Claude Opus 4.8, tetapi harganya hanya sepuluh persen dari GLM-5.2. Model ini juga menggunakan basis model baru yang pertama kali memperkenalkan arsitektur hibrida sparse attention dan linear attention di seri utama GLM, serta dilatih dengan 30T Token data multimodal.

Zhipu menyatakan bahwa untuk mengumpulkan umpan balik luas dan profesional dari pengguna, sebelum peluncuran resmi, model anonim Ox-Alpha (dikenal sebagai Niu Lai di komunitas Tiongkok) diuji secara besar-besaran di OpenCode dan OpenRouter. Ox-Alpha dengan cepat menjadi model paling populer minggu itu, mencatatkan rekor volume permintaan tertinggi di kedua platform. Seluruh permintaan lalu lintas ini didukung oleh daya komputasi chip buatan dalam negeri.

Sebelumnya, komunitas melaporkan bahwa DeepSWE dari Ox Alpha mencapai 80% dalam uji coba sampel kecil, tetapi hanya terdiri dari 10 soal. Setelah sampel diperluas, skor turun menjadi sekitar 63%, dan peserta uji secara aktif memperbaiki pernyataan awal mereka. Hasil ini tetap berada di kelompok teratas, tetapi tidak sebesar 80% seperti awalnya. Setelah bobot dibuka sumbernya, pengembang dapat langsung menerapkan sendiri menggunakan kerangka kerja seperti vLLM, SGLang, dan KTransformers, tanpa perlu lagi melalui API model anonim.

Penafian: Informasi pada halaman ini mungkin telah diperoleh dari pihak ketiga dan tidak mencerminkan pandangan atau opini KuCoin. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi umum, tanpa representasi atau jaminan apa pun, dan tidak dapat ditafsirkan sebagai saran keuangan atau investasi. KuCoin tidak bertanggung jawab terhadap segala kesalahan atau kelalaian, atau hasil apa pun yang keluar dari penggunaan informasi ini. Berinvestasi di aset digital dapat berisiko. Harap mengevaluasi risiko produk dan toleransi risiko Anda secara cermat berdasarkan situasi keuangan Anda sendiri. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat Ketentuan Penggunaan dan Pengungkapan Risiko.