BTC $83,004.42 +0.84%
ETH $2,513.39 +1.57%
BNB $750.58 +1.62%
XRP $1.40 +1.62%
SOL $110.44 +1.64%
TRX $0.3307 -0.52%
DOGE $0.0861 +2.12%
ADA $0.2525 +7.33%
BCH $281.16 +2.95%
LINK $13.08 +2.63%
HYPE $85.34 +2.05%
AAVE $170.46 +2.05%
SUI $1.11 +6.14%
XLM $0.1971 +2.75%
ZEC $1,226.58 +2.26%
AAPL $336.12 -0.28%
AMZN $262.58 -0.10%
GOOGL $351.34 -0.25%
MSFT $534.95 -0.10%
META $719.26 -0.11%
NVDA $230.63 +0.41%
TSLA $382.65 -0.11%
SNDK $1,597.20 +0.72%
INTC $105.08 +0.53%
SPCX $163.66 +1.20%
MU $1,036.90 +0.97%
AMD $610.72 +0.43%
BTC $83,004.42 +0.84%
ETH $2,513.39 +1.57%
BNB $750.58 +1.62%
XRP $1.40 +1.62%
SOL $110.44 +1.64%
TRX $0.3307 -0.52%
DOGE $0.0861 +2.12%
ADA $0.2525 +7.33%
BCH $281.16 +2.95%
LINK $13.08 +2.63%
HYPE $85.34 +2.05%
AAVE $170.46 +2.05%
SUI $1.11 +6.14%
XLM $0.1971 +2.75%
ZEC $1,226.58 +2.26%
AAPL $336.12 -0.28%
AMZN $262.58 -0.10%
GOOGL $351.34 -0.25%
MSFT $534.95 -0.10%
META $719.26 -0.11%
NVDA $230.63 +0.41%
TSLA $382.65 -0.11%
SNDK $1,597.20 +0.72%
INTC $105.08 +0.53%
SPCX $163.66 +1.20%
MU $1,036.90 +0.97%
AMD $610.72 +0.43%

Zhìpǔ запустил и открыл исходный код модели "Ниу Лай" GLM-5.3-Flash

2026-08-26 22:24:02

Сообщение ChainCatcher, официально объявлено компанией Zhipu о запуске и открытом исходном коде GLM-5.3-Flash, который является первой нативной многомодальной моделью серии GLM-5.

Согласно информации, общая производительность GLM-5.3-Flash превышает GLM-5.2, программирование и оценка Agent близки к Claude Opus 4.8, но цена составляет всего одну десятую от GLM-5.2. Также была заменена основная модель, впервые в основной серии GLM была введена смешанная архитектура разреженного внимания и линейного внимания, и модель была предварительно обучена на многомодальных данных объемом 30T Token.

Zhipu заявила, что для сбора широких и профессиональных отзывов от пользователей перед официальным выпуском была проведена масштабная тестирование анонимной модели Ox-Alpha (в китайском сообществе известной как Нюлай) на OpenCode и OpenRouter. Ox-Alpha быстро стала самой популярной моделью недели, установив новый рекорд по количеству вызовов на обеих платформах, при этом весь поток запросов обеспечивался вычислительной мощностью отечественных чипов.

Ранее в сообществе тестирование Ox Alpha с использованием DeepSWE на малом объеме данных показало результат 80%, но это было всего лишь на 10 вопросах. После увеличения объема выборки результат снизился до примерно 63%, а тестировщики также самостоятельно исправили первоначальное утверждение. Этот результат по-прежнему относится к первой группе, но не так впечатляющ, как первоначальные 80%. После открытия весов разработчики могут напрямую использовать такие фреймворки, как vLLM, SGLang, KTransformers для развертывания, не прибегая к API анонимной модели.

app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.