glm-5.3-flash

GLM-5.3-Flash mô hình bò đã trở thành mô hình được gọi nhiều nhất và phổ biến nhất trên nền tảng B.AI, tổng lượng Token đã vượt qua 2.41 triệu tỷ.Là mô hình nguyên bản đa phương thức đầu tiên trong dòng GLM-5, GLM-5.3-Flash có tổng số tham số là 320B và tham số kích hoạt là 18B, sử dụng kiến trúc hỗn hợp kết hợp giữa chú ý thưa thớt và chú ý tuyến tính, hỗ trợ ngữ cảnh siêu dài 1M, đồng thời đảm bảo phản hồi nhanh chóng, suy luận mạnh mẽ và hiệu suất chi phí cao.Kể từ hôm nay, các nhà phát triển vẫn có thể gọi mô hình này miễn phí qua nền tảng B.AI, bao phủ các API tần suất cao, viết mã, tác nhân phức tạp và xử lý tài liệu siêu dài trong nhiều tình huống khác nhau.

Tin tức từ ChainCatcher, nền tảng B.AI đã công bố rằng bộ mô hình miễn phí đã sẵn sàng hoàn toàn vào ngày hôm qua, bao gồm các mô hình hàng đầu như GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, Hy3 (Tencent Hỗn Nguyên), MiMo-V2.5 (Xiaomi) và Qwen3.8-Flash, tất cả đều mở miễn phí cho người dùng mà không có rào cản.Trong số đó, GLM-5.3-Flash lần đầu tiên xuất hiện là "Ox Alpha", đã thu hút sự chú ý rộng rãi trước đó, là mô hình nguyên bản toàn phương thức đầu tiên trong dòng GLM-5, với 320B tham số tổng cộng và 18B tham số kích hoạt, sử dụng kiến trúc hỗn hợp chú ý thưa + tuyến tính và hỗ trợ ngữ cảnh siêu dài 1M, vừa có khả năng phản hồi nhanh chóng vừa có khả năng suy luận mạnh mẽ, trở thành lựa chọn hàng đầu về chi phí hiệu quả trong các tình huống gọi tần suất cao. Bộ mô hình miễn phí này bao gồm nhiều tình huống như văn bản thuần túy, đa phương thức, tạo mã, lập lịch Agent, bất kể là nhà phát triển hay người dùng AI sâu, đều có thể gọi khả năng mô hình lớn tiên tiến qua nền tảng B.AI mà không tốn chi phí, chỉ cần đăng nhập vào chat.b.ai/chat để bắt đầu quy trình làm việc hiệu quả.

Theo thông tin từ ChainCatcher, ngày 27 tháng 8, phóng viên từ Thương Đường được biết, thiết bị lớn của Thương Đường đã cung cấp hỗ trợ tính toán nội địa và dịch vụ Token cho GLM -5.3- Flash vừa được ra mắt và mã nguồn mở gần đây, điều này được coi là một cột mốc khác cho việc thương mại hóa quy mô tính toán nội địa. Theo thông tin được tiết lộ, lượng dịch vụ Token trung bình hàng ngày của thiết bị lớn Thương Đường trong tháng 7 đã đạt 24,2 nghìn tỷ, dự kiến sẽ vượt qua 100 nghìn tỷ vào cuối năm 2026.

Tin tức từ ChainCatcher, vào ngày 27 tháng 8, nền tảng cơ sở hạ tầng AGI một cửa B.AI đã công bố GLM-5.3-Flash (320B-A18B) chính thức ra mắt trên nền tảng, và mở hoàn toàn miễn phí trong nhóm API chính thức. Là mô hình toàn phương thức gốc đầu tiên trong dòng GLM-5, GLM-5.3-Flash có tổng số tham số là 320B và 18B tham số kích hoạt, được hỗ trợ sức mạnh tính toán bởi chip AI hoàn toàn nội địa, lần đầu tiên giới thiệu kiến trúc hỗn hợp chú ý thưa thớt và tuyến tính, kết hợp với ngữ cảnh siêu dài 1M, mang lại hiệu suất mạnh mẽ và giá trị tuyệt vời. Từ hôm nay, các nhà phát triển có thể gọi API chính thức của B.AI mà không tốn chi phí, dễ dàng xử lý suy diễn phức tạp, xử lý văn bản dài và các nhiệm vụ đa phương thức.

ChainCatcher thông báo, Zhìpǔ chính thức công bố ra mắt và mã nguồn mở GLM-5.3-Flash, đây là mô hình đa phương thức gốc đầu tiên trong dòng sản phẩm GLM-5.Theo thông tin, hiệu suất tổng thể của GLM-5.3-Flash vượt qua GLM-5.2, đánh giá lập trình và Agent đã gần đạt đến Claude Opus 4.8, nhưng giá chỉ bằng một phần mười của GLM-5.2. Nó cũng đã thay đổi một bộ mô hình cơ sở mới, lần đầu tiên trong dòng sản phẩm chính của GLM giới thiệu kiến trúc hỗn hợp chú ý thưa thớt và chú ý tuyến tính, và được tiền huấn luyện bằng dữ liệu đa phương thức 30T Token.Zhìpǔ cho biết, để thu thập phản hồi rộng rãi và chuyên nghiệp từ người dùng, trước khi phát hành chính thức, mô hình ẩn danh Ox-Alpha (cộng đồng Trung Quốc gọi là Niu Lai) đã được thử nghiệm quy mô lớn trên OpenCode và OpenRouter. Ox-Alpha nhanh chóng trở thành mô hình phổ biến nhất trong tuần, thiết lập kỷ lục mới về lượng truy cập trên cả hai nền tảng, và tất cả lưu lượng yêu cầu này đều được hỗ trợ bởi sức mạnh tính toán từ chip nội địa.Trước đó, cộng đồng đã thực hiện bài kiểm tra mẫu nhỏ DeepSWE của Ox Alpha đạt đến 80%, nhưng chỉ có 10 câu hỏi. Sau khi mở rộng mẫu, điểm số đã giảm xuống khoảng 63%, và người thử nghiệm cũng đã chủ động sửa lại tuyên bố ban đầu. Điểm số này vẫn thuộc về nhóm đầu tiên, nhưng không còn ấn tượng như 80% ban đầu. Sau khi mã nguồn được mở, các nhà phát triển có thể trực tiếp sử dụng các khung như vLLM, SGLang, KTransformers để triển khai mà không cần phải sử dụng API của mô hình ẩn danh.