Zhipu AI lança de código aberto o GLM-5.3-Flash com 320 bilhões de parâmetros a 1/10 do custo do GLM-5.2

Notícia rápida do Beating AI: após reivindicar o Ox Alpha durante o dia, o Zhipu lançou oficialmente o GLM-5.3-Flash como código aberto à noite; os pesos do modelo já estão disponíveis no Hugging Face, sob licença MIT. Ele possui 320B de parâmetros totais, mas ativa apenas 18B por vez, suporta nativamente texto, imagens e vídeos, sendo o primeiro modelo multimodal nativo da série GLM-5. A empresa afirma que o desempenho geral do GLM-5.3-Flash supera o GLM-5.2, com avaliações de programação e Agentes se aproximando do Claude Opus 4.8, mas a um custo apenas um décimo do GLM-5.2. Ele também introduziu um novo modelo base, pela primeira vez incorporando uma arquitetura híbrida de atenção esparsa e atenção linear na série principal GLM, treinado com 30T tokens de dados multimodais. Anteriormente, o teste de amostra pequena DeepSWE do Ox Alpha alcançou 80% na comunidade, mas com apenas 10 questões. Após ampliar a amostra, o desempenho caiu para cerca de 63%, e os testadores corrigiram ativamente a afirmação inicial. Esse resultado ainda pertence ao primeiro escalão, mas não é tão exagerado quanto os 80% iniciais. Com os pesos abertos, desenvolvedores podem implantar diretamente usando frameworks como vLLM, SGLang e KTransformers, sem mais precisar recorrer à API de modelos anônimos.