Zhipu запускает и открывает исходный код мультимодальной модели GLM-5.3-Flash

iconKuCoinFlash
Поделиться
AI summary iconСводка
Zhipu выпустил и открыл исходный код GLM-5.3-Flash — первую нативную мультимодальную модель серии GLM-5. Модель превосходит GLM-5.2 по производительности, показывая результаты в программировании и агентных задачах, близкие к Claude Opus 4.8, при стоимости на 10% ниже. Обучена на мультимодальном датасете из 30 трлн токенов с использованием гибридной архитектуры внимания — разреженной и линейной. До выпуска анонимная модель Ox-Alpha лидировала на OpenCode и OpenRouter на протяжении недели. Все этапы обучения проводились на отечественных чипах. Тесты DeepSWE показали точность 80% на 10 вопросах, но снизились до 63% на более крупной выборке. Веса модели теперь открыты для развертывания через vLLM, SGLang и KTransformers. Ончейн-новости подчеркивают быстрые достижения в инфраструктуре ИИ. Данные по инфляции остаются второстепенной задачей для разработчиков моделей.

Odaily Planet Daily News: Zhipu officially announced the launch and open-sourcing of GLM-5.3-Flash, the first native multimodal model in the GLM-5 series.

Согласно сообщениям, общая производительность GLM-5.3-Flash превышает GLM-5.2, а показатели в программировании и оценке Agent приближаются к Claude Opus 4.8, при этом цена составляет лишь одну десятую от цены GLM-5.2. Кроме того, он использует новую базовую модель, впервые внедряя гибридную архитектуру с разреженным и линейным вниманием в основную серию GLM, а также предварительно обучен на 30 трлн токенов мультимодальных данных.

Чжипу сообщила, что для сбора широких и профессиональных отзывов пользователей перед официальным выпуском крупномасштабное тестирование было проведено с анонимной моделью Ox-Alpha (в китайском сообществе известной как Нюлай) на платформах OpenCode и OpenRouter. Ox-Alpha быстро стала самой популярной моделью недели, установив рекордный объем запросов на обеих платформах. Вся эта нагрузка поддерживалась вычислительными мощностями китайских чипов.

Ранее сообщество сообщало, что DeepSWE от Ox Alpha показал результат 80% в тесте с малым количеством примеров, но в нем было всего 10 вопросов. После увеличения выборки результат снизился до примерно 63%, и участники теста сами исправили первоначальные заявления. Этот результат все еще относится к первому эшелону, но не такой впечатляющий, как первоначальные 80%. После открытия весов разработчики могут напрямую развернуть модель с использованием фреймворков, таких как vLLM, SGLang и KTransformers, не нуждаясь в API анонимных моделей.

Отказ от ответственности: Информация на этой странице может быть получена от третьих лиц и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Данный контент предоставляется исключительно в общих информационных целях, без каких-либо заверений или гарантий, а также не может быть истолкован как финансовый или инвестиционный совет. KuCoin не несет ответственности за ошибки или упущения, а также за любые результаты, полученные в результате использования этой информации. Инвестиции в цифровые активы могут быть рискованными. Пожалуйста, тщательно оценивайте риски, связанные с продуктом, и свою устойчивость к риску, исходя из собственных финансовых обстоятельств. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими Условиями использования и Уведомлением о риске.