Zhipu、GLM-5.3-Flashマルチモーダルモデルをリリースしオープンソース化

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Zhipuは、GLM-5シリーズ初のネイティブマルチモーダルモデルであるGLM-5.3-Flashをリリースし、オープンソース化しました。このモデルはGLM-5.2を上回る性能を発揮し、プログラミングおよびAgentスコアはClaude Opus 4.8に迫り、コストは10%低減されています。30Tトークンのマルチモーダルデータセットを基に構築され、ハイブリッドスパース・リニアアテンション設計を採用しています。リリース前には、匿名のOx-Alphaモデルが1週間のOpenCodeおよびOpenRouterでトップを記録しました。すべてのトレーニングは国内チップで実行されました。DeepSWEテストでは、10問での正解率は80%でしたが、より大きなサンプルでは63%に低下しました。重みは現在、vLLM、SGLang、KTransformersを通じてデプロイ可能となっています。オンチェーンのニュースは、AIインフラの急速な進化を強調しています。インフレーションデータは、モデル開発者にとって二次的な関心事にとどまっています。

Odaily星球日報によると、智谱は公式にGLM-5.3-Flashをリリースし、オープンソース化した。これはGLM-5シリーズの初のネイティブマルチモーダルモデルである。

GLM-5.3-Flashは、全体的なパフォーマンスがGLM-5.2を上回り、プログラミングおよびAgentの評価はClaude Opus 4.8に近づいています。しかし、価格はGLM-5.2の1/10に過ぎません。また、新しい基礎モデルに変更され、GLMメインシリーズで初めてスパースアテンションとリニアアテンションのハイブリッドアーキテクチャを導入し、30Tトークンのマルチモーダルデータで事前学習を行っています。

智谱は、広範で専門的なユーザーのフィードバックを収集するため、正式リリース前に匿名モデルOx-Alpha(中国語コミュニティでは「牛来」と呼ばれる)をOpenCodeおよびOpenRouter上で大規模にテストしました。Ox-Alphaは直ちにその週で最も人気のあるモデルとなり、両プラットフォームでの呼び出し回数が新記録を更新しました。これらのリクエストのすべての計算能力は、国内製チップによって支えられています。

以前、コミュニティでのOx AlphaのDeepSWE小標本テストでは80%の成績が出たが、それは10問のみのテストだった。標本を拡大したところ、成績は約63%に低下し、テスト実施者自身が当初の主張を修正した。この成績は依然としてトップクラスだが、当初の80%ほど劇的ではない。重みがオープンソース化されたことで、開発者は匿名モデルのAPIを通じる必要なく、vLLM、SGLang、KTransformersなどのフレームワークを直接使用して自らデプロイできるようになった。

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