Zhipu ra mắt và mở nguồn mô hình đa phương tiện GLM-5.3-Flash

iconKuCoinFlash
Chia sẻ
AI summary iconTóm tắt
Zhipu đã phát hành và mở nguồn GLM-5.3-Flash, mô hình đa phương tiện bản địa đầu tiên trong chuỗi GLM-5. Mô hình này vượt trội hơn GLM-5.2 về hiệu suất, với điểm số lập trình và Agent gần bằng Claude Opus 4.8 nhưng chi phí thấp hơn 10%. Dựa trên bộ dữ liệu đa phương tiện 30T token, nó sử dụng thiết kế chú ý lai thưa-thẳng. Trước khi ra mắt, mô hình ẩn danh Ox-Alpha dẫn đầu OpenCode và OpenRouter trong tuần. Tất cả quá trình huấn luyện được hỗ trợ bởi chip trong nước. Các bài kiểm tra DeepSWE cho thấy độ chính xác 80% trên 10 câu hỏi, nhưng giảm xuống 63% trên mẫu lớn hơn. Trọng số hiện đã được mở để triển khai thông qua vLLM, SGLang và KTransformers. Tin tức trên chuỗi nổi bật những tiến bộ nhanh chóng trong hạ tầng AI. Dữ liệu lạm phát vẫn là mối quan tâm thứ cấp đối với các nhà phát triển mô hình.

Odaily Planet Daily báo cáo: Zhipu chính thức công bố ra mắt và mở nguồn GLM-5.3-Flash, mô hình đa phương tiện bản địa đầu tiên trong chuỗi GLM-5.

Theo thông tin, hiệu suất tổng thể của GLM-5.3-Flash vượt trội hơn GLM-5.2, với đánh giá về lập trình và Agent đã gần bằng Claude Opus 4.8, nhưng giá chỉ bằng một phần mười GLM-5.2. Nó còn sử dụng một mô hình nền tảng mới, lần đầu tiên giới thiệu kiến trúc lai giữa sự chú ý thưa và sự chú ý tuyến tính trong dòng sản phẩm chính GLM, đồng thời được tiền huấn luyện bằng 30T token dữ liệu đa phương tiện.

ZhiPu cho biết, để thu thập phản hồi rộng rãi và chuyên nghiệp từ người dùng, trước khi ra mắt chính thức, mô hình ẩn danh Ox-Alpha (được cộng đồng Trung Quốc gọi là Niú Lái) đã được thử nghiệm quy mô lớn trên OpenCode và OpenRouter. Ox-Alpha nhanh chóng trở thành mô hình được ưa chuộng nhất trong tuần, thiết lập kỷ lục mới về lượng truy cập trên cả hai nền tảng. Toàn bộ lưu lượng yêu cầu này được hỗ trợ bởi chip trong nước.

Trước đây, cộng đồng từng ghi nhận kết quả 80% trong bài kiểm tra DeepSWE mẫu nhỏ của Ox Alpha, nhưng lúc đó chỉ có 10 câu hỏi. Sau khi mở rộng mẫu, điểm số giảm xuống khoảng 63%, và người kiểm tra đã chủ động điều chỉnh lại nhận định ban đầu. Kết quả này vẫn thuộc nhóm hàng đầu, nhưng không còn quá ấn tượng như con số 80% ban đầu. Sau khi công khai trọng số, các nhà phát triển có thể tự triển khai bằng các khung như vLLM, SGLang, KTransformers mà không cần sử dụng API của mô hình ẩn danh.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụngTiết lộ rủi ro của chúng tôi.