media r/LocalLLaMA · hace 53 d · open_models

GLM-5.2 es el nuevo modelo de pesos abiertos líder en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis

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GLM-5.2 ha sido designado como el modelo de pesos abiertos líder en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este reconocimiento refleja su rendimiento y capacidades dentro del panorama de modelos de IA de código abierto.

Importancia 2/3 r/LocalLLaMA Zhipu AI Benchmark results Open weights

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Kimi K3, DeepSeek V4 Pro y GLM-5.2 comparados en benchmarks, licencia y costo de servicio

Una comparación de tres modelos Mixture-of-Experts de pesos abiertos—Kimi K3 de Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro y GLM-5.2 de Zhipu AI—evalúa sus capacidades, términos de licencia y costos de servicio para cargas de trabajo de codificación y agentes a largo plazo.

media r/LocalLLaMA · hace 56 d · 3 vistas

API de GLM 5.2 en vivo, pesos en Hugging Face, soporte para Ollama

La API de GLM 5.2 ya está disponible, con los pesos del modelo accesibles en Hugging Face bajo la licencia MIT y compatibles con Ollama. El modelo ofrece dos modos de pensamiento —Alto y Máximo— con una longitud de contexto de 1M, con un precio de $1.4 por cada 1M tokens de entrada y $4.4 por cada 1M tokens de salida, igual que GLM-5.1.

media r/LocalLLaMA · hace 56 d · 8 vistas

GLM-5.2 supera el 80% en Terminal-Bench

GLM-5.2 es el primer modelo de pesos abiertos que alcanza una precisión del 80% en Terminal-Bench y supera a todos los demás modelos disponibles de código abierto. También supera a Gemini, posicionándolo como un modelo de vanguardia a un costo significativamente menor.

arxiv arXiv cs.LG · hace 20 h

Macaron-V1 presenta una familia de modelos-agente abierta con Mixture-of-LoRA para aprendizaje continuo

Macaron-V1 es una familia de modelos-agente abierta diseñada para la inteligencia experiencial, que permite aprender de entornos reales y continuar aprendiendo después del despliegue. El sistema se centra en dos objetivos: adaptación mediante la mejora recursiva de los pares modelo-arnés y colaboración a través de una arquitectura Mixture-of-LoRA (MoL) que selecciona adaptadores LoRA especialistas por turno de usuario.

arxiv arXiv cs.CL · hace 23 h · 5 vistas

Macaron-V1 presenta una familia de modelos-agente abierta con Mixture-of-LoRA para aprendizaje continuo

Macaron-V1 es una familia de modelos-agente abierta diseñada para la inteligencia experiencial, permitiendo que los sistemas aprendan de experiencias del mundo real y continúen mejorando después del despliegue. La arquitectura se centra en dos objetivos: adaptación mediante la mejora recursiva de pares modelo-arnés, y colaboración a través de un sistema Mixture-of-LoRA (MoL) que selecciona adaptadores especialistas por turno de usuario.