Xitoyning Z.ai kompaniyasi GLM turkumidagi yangi GLM-5.3-Flash sun’iy intellekt modelini rasman taqdim etdi. Kompaniya uni GLM-5 seriyasidagi birinchi native multimodal model sifatida ta’riflamoqda. Model Mixture-of-Experts (MoE) arxitekturasiga asoslangan bo‘lib, jami 320 mlrd parametrga ega, biroq har bir so‘rovni qayta ishlashda taxminan 18 mlrd parametr faol ishlaydi. Bu modelni yuqori hisoblash quvvatiga ehtiyojni kamaytirgan holda murakkab vazifalarni bajarishga moslashtirishga imkon beradi.
GLM-5.3-Flash matn bilan bir qatorda tasvirlar kabi multimodal ma’lumotlarni qayta ishlay oladi. Model 1 million tokenlik kontekst oynasini qo‘llab-quvvatlaydi va dasturlash, agentlik vazifalari, hujjatlar hamda vizual ma’lumotlarni tahlil qilish uchun mo‘ljallangan.
Z.ai ma’lumotlariga ko‘ra, model yangi gibrid arxitekturadan foydalanadi: unda sparse attention va linear attention yondashuvlari birlashtirilgan. Kompaniya bu yechim uzoq kontekst bilan ishlashda hisoblash xarajatlarini kamaytirishini bildirgan.
GLM-5.3-Flash ommaga taqdim etilishidan oldin OpenRouter va OpenCode platformalarida Ox Alpha nomi ostida anonim model sifatida paydo bo‘lgan. Model 20-avgust kuni ishga tushirilgan va qisqa vaqt ichida dasturchilar orasida katta qiziqish uyg‘otgan. 26-avgust kuni Z.ai Ox Alpha aynan GLM-5.3-Flash’ning oldindan sinovdan o‘tkazilgan versiyasi bo‘lganini rasman tasdiqladi. Kompaniya anonim testdan foydalanuvchilarning model haqidagi xolis fikrlarini olish uchun foydalanganini ma’lum qilgan.
GLM-5.3-Flash vaznlari MIT litsenziyasi ostida Hugging Face platformasiga joylashtirilgan. Bu ishlab chiquvchilarga modelni yuklab olib, o‘z infratuzilmasida ishga tushirish va moslashtirish imkonini beradi.
Model Z.ai ekotizimida, jumladan ZCode muhitida ham mavjud. OpenRouter’da esa GLM-5.3-Flash hozirda multimodal, kodlash va uzoq muddatli agentlik vazifalariga yo‘naltirilgan model sifatida ko‘rsatilgan.
Z.ai modelning narx va samaradorlik bo‘yicha oldingi GLM-5.2 bilan solishtirganda sezilarli yaxshilanganini bildirgan. Biroq bu ko‘rsatkichlar kompaniyaning o‘z benchmarklari va test metodologiyasiga asoslanganini hisobga olish kerak.
