media r/LocalLLaMA · 1 jam lalu · open_models

Z.AI mengonfirmasi bahwa Ox Alpha adalah model baru seri GLM dan akan merilis bobot

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

Z.AI mengonfirmasi pada hari Rabu bahwa model Ox Alpha adalah iterasi baru dari seri GLM-nya. Perusahaan menyatakan akan merilis bobot model nanti malam, menanggapi pertanyaan dari Bloomberg News.

Kepentingan 3/3 r/LocalLLaMA Zhipu AI Benchmark results Open weights

Baca aslinya

Z.ai merilis GLM-5.3 dengan pelatihan pasca diperpanjang

Z.ai mengumumkan GLM-5.3, model baru yang mencapai kinerja terdepan pada benchmark pemrograman agentic dengan memperluas pelatihan pasca dari model dasarnya GLM-5.2. Model ~750B parameter ini saat ini melampaui Kimi K3 dan menyamai atau melebihi Claude Fable 5 dan GPT-5.6-Sol pada berbagai benchmark.

media MarkTechPost · 38 hari lalu · 19 tayangan

Kimi K3, DeepSeek V4 Pro, dan GLM-5.2 dibandingkan pada benchmark, lisensi, dan biaya penyajian

Sebuah perbandingan tiga model Sparse Mixture-of-Experts berbobot terbuka—Kimi K3 dari Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro, dan GLM-5.2 dari Zhipu AI—mengevaluasi kemampuan, ketentuan lisensi, dan biaya penyajian mereka untuk beban kerja pemrograman jangka panjang dan agen.

media r/LocalLLaMA · 1 jam lalu Langsung

Z.AI mengonfirmasi bahwa Ox Alpha adalah model GLM dan berencana merilis bobotnya

Z.AI telah mengonfirmasi bahwa model "Ox Alpha" yang baru-baru ini dibahas merupakan bagian dari keluarga GLM mereka. Perusahaan juga mengumumkan niatnya untuk merilis bobot model secara publik.

media Together AI Blog · 4 hari lalu · 13 tayangan

GLM-5.3 menyamai akurasi Claude Fable 5 pada DeepSWE dengan biaya seperlima

Perbandingan GLM-5.3 dan Claude Fable 5 pada benchmark DeepSWE mengungkapkan bahwa meskipun kedua model mencapai akurasi first-shot yang hampir identik (69,0% vs 69,7%), GLM-5.3 jauh lebih hemat biaya dan berkinerja lebih baik dalam skenario multi-percobaan.

media Together AI Blog · 4 hari lalu · 15 tayangan

GLM-5.3 dan GPT-5.6 Sol cascade memecahkan 85,9% tugas DeepSWE dengan biaya $6,61

Analisis komparatif antara GLM-5.3 dan GPT-5.6 Sol pada benchmark DeepSWE menunjukkan bahwa strategi routing bertingkat lebih unggul dibandingkan penggunaan masing-masing model secara terisolasi. Dengan menjalankan GLM-5.3 terlebih dahulu dan meningkatkan ke GPT-5.6 Sol hanya ketika pengujian gagal, sistem memecahkan 85,9% tugas dengan biaya $6,61 per tugas.