media r/LocalLLaMA · 1 jam lalu · open_models

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

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

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.

Z.AI mengidentifikasi Ox Alpha sebagai model GLM.
Bobot untuk model tersebut direncanakan akan dirilis.

Kepentingan 2/3 r/LocalLLaMA Zhipu AI Open weights

Baca aslinya

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

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.

media AI News (smol.ai) · 9 hari lalu · 10 tayangan

Z.ai meluncurkan model coding GLM-5.3; Cursor bergabung dengan SpaceXAI

Z.ai merilis GLM-5.3, sebuah model yang berfokus pada coding dan cybersecurity, yang dibangun melalui post-training dari model dasarnya 743B, bukan pretraining baru. Rilis ini mencakup skor benchmark spesifik seperti Terminal Bench 3.0 di 28.3 dan DeepSWE di 66.9.

media Interconnects · 12 hari lalu · 10 tayangan

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 r/LocalLLaMA · 12 hari lalu · 12 tayangan

GLM 5.3 Dirilis

Tim GLM telah merilis versi 5.3 dari model GLM.

arxiv arXiv cs.LG · 15 hari lalu · 83 tayangan

Macaron-V1 memperkenalkan keluarga agen-model terbuka dengan Mixture-of-LoRA untuk pembelajaran berkelanjutan

Macaron-V1 adalah keluarga agen-model terbuka yang dirancang untuk kecerdasan eksperiensial, memungkinkan pembelajaran dari lingkungan nyata dan terus belajar setelah penyebaran. Sistem ini berfokus pada dua tujuan: adaptasi melalui perbaikan rekursif pasangan model-harness dan kolaborasi melalui arsitektur Mixture-of-LoRA (MoL) yang memilih adapter LoRA spesialis per giliran pengguna.