media r/LocalLLaMA · baru saja · sumber: 1 hari lalu · open_models

Zhipu AI merilis GLM-5.3-Flash

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

Zhipu AI telah merilis model GLM-5.3-Flash, memposisikannya sebagai solusi kecerdasan terdepan dengan kemampuan inferensi berbiaya rendah.

Kepentingan 3/3 r/LocalLLaMA Zhipu AI API & product launches Open weights

Baca aslinya

NVIDIA membeli HuggingFace seharga $13 miliar; Z.ai meluncurkan GLM-5.3-Flash

Nvidia mengakuisisi HuggingFace seharga $13 miliar, hampir dua kali lipat penawaran awalnya pada Januari 2026, seiring platform tersebut menggandakan basis pelanggannya di tahun 2026. Secara bersamaan, Z.ai secara resmi meluncurkan GLM-5.3-Flash, model berbobot terbuka multimodal asli yang sebelumnya dikenal sebagai Ox Alpha.

media AI News (smol.ai) · 18 jam lalu · 6 tayangan

Z.ai meluncurkan GLM-5.3-Flash, model multimodal 320B parameter dengan konteks 1M

Z.ai secara resmi meluncurkan GLM-5.3-Flash, mengungkapkan bahwa model "Ox Alpha" yang sebelumnya dipreview adalah identitas publiknya. Model ini memiliki 320 miliar parameter total dengan 18 miliar aktif, jendela konteks 1 juta token, dan kemampuan multimodal asli.

media MarkTechPost · 23 jam lalu · 10 tayangan

Z.ai merilis GLM-5.3-Flash, MoE multimoda 320B-A18B dengan konteks 1M

Z.ai telah merilis GLM-5.3-Flash, model multimoda asli pertama dalam seri GLM-5, yang menampilkan arsitektur mixture-of-experts dengan total 320 miliar parameter dan 18 miliar aktif per token. Model ini mendukung input gambar dan video dalam jendela konteks 1.048.576 token dan tersedia di bawah lisensi MIT di Hugging Face.

media r/LocalLLaMA · 18 jam lalu · 5 tayangan

Zai-org merilis bobot GLM-5.3 di Hugging Face

Organisasi Zai telah membuat bobot model GLM-5.3 tersedia di Hugging Face, memenuhi pengumuman sebelumnya.

media r/LocalLLaMA · 1 hari lalu · 15 tayangan

Zhipu AI merilis GLM-5.3-Flash, model bobot terbuka multimodal

Zhipu AI telah merilis GLM-5.3-Flash, model multimodal asli pertama dalam seri GLM-5 dan rilis bobot terbuka pertama dari arsitektur glm5_next. Model dengan 320B parameter ini dilatih pada korpus multimodal berukuran 30T token dan memiliki mekanisme perhatian hibrida yang menggabungkan pendekatan sparse dan linear untuk mengurangi biaya penyajian konteks panjang.