Zhipu, GLM-5.3-Flash Çoklu Modellilik Modelini Başlatıyor ve Kaynak Kodunu Açıyor

iconKuCoinFlash
Paylaş
AI summary iconÖzet
Zhipu, GLM-5 serisinin ilk yerel çok modelli modeli olan GLM-5.3-Flash'ı yayınladı ve açık kaynak yaptı. Bu model, GLM-5.2'yi performans açısından geçiyor ve programlama ile Agent puanları, maliyeti %10 daha düşük olacak şekilde Claude Opus 4.8'e yakın. 30T token'lık çok modelli bir veri setine dayanıyor ve karmaşık seyrek-doğrusal dikkat tasarımı kullanıyor. Yayınlanmadan önce, anonim Ox-Alpha modeli hafta boyunca OpenCode ve OpenRouter'da birinci oldu. Tüm eğitimler yerel çiplerle desteklendi. DeepSWE testleri, 10 soruda %80 doğruluk gösterdi ancak daha büyük bir örnekte %63'e düştü. Ağırlıklar artık vLLM, SGLang ve KTransformers aracılığıyla dağıtım için açık. Zincir üstü haberler, AI altyapısındaki hızlı ilerlemeleri vurguluyor. Enflasyon verileri, model geliştiriciler için ikincil bir endişe olarak kalıyor.

Odaily Yıldız Günlüğüne göre, Zhipu resmi olarak GLM-5.3-Flash'ı piyasaya sürdü ve kaynak kodunu açtı; bu, GLM-5 serisinin ilk yerel çok modlu modelidir.

GLM-5.3-Flash, GLM-5.2'nin genel performansını aşmaktadır; programlama ve Agent değerlendirme sonuçları Claude Opus 4.8'e neredeyse ulaşmıştır, ancak fiyatı GLM-5.2'nin onda biridir. Ayrıca yeni bir temel model kullanmaya başlamıştır ve GLM ana serisinde ilk kez seyrek dikkat ve doğrusal dikkat karışık mimarisi tanıtılmıştır; 30T Token çok modallik verisiyle önceden eğitilmiştir.

ZhiPu, geniş kullanıcıların geniş ve profesyonel geri bildirimlerini toplamak amacıyla, resmi sürümün yayınlanması öncesinde, OpenCode ve OpenRouter üzerinde anonim model Ox-Alpha (Çin topluluğunda "Niu Lai" olarak bilinir) ile büyük ölçekli testler gerçekleştirdi. Ox-Alpha, haftanın en popüler modeli haline geldi ve iki platformda da çağrı miktarı rekoru kırdı. Bu talep trafiğinin tamamı, yerel çip teknolojisiyle desteklendi.

Daha önce topluluk, Ox Alpha'nın DeepSWE küçük örnek testinde %80 sonucu elde etmişti, ancak bu sadece 10 sorudan oluşuyordu. Örneklem genişletildikten sonra sonuç yaklaşık %63'e düştü ve test edenler ilk iddialarını düzelttiler. Bu sonuç hâlâ birinci kadroya giriyor, ancak baştaki %80 kadar aşırı değil. Ağırlıklar açık kaynak hale getirildikten sonra geliştiriciler, anonim modelin API'sini kullanmadan doğrudan vLLM, SGLang, KTransformers gibi çerçevelerle kendi kurulumlarını yapabilecek.

Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir. Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.