Генеральный директор Z.ai Цзе Тан утверждает, что количество параметров недостаточно для оценки моделей, предлагая новый закон масштабирования на основе данных, распределения вычислений и условий вывода. Эта концепция лежит в основе GLM 5.3, которая демонстрирует значительный рост производительности благодаря обучению с подкреплением в долгосрочных средах, созданных через конвейеры рекурсивного самосовершенствования.

  • Ornith-1.5 выходит как семейство моделей с открытыми весами (9B dense, 35B MoE, 397B MoE) с возможностями сквозного самосовершенствования и высокими результатами на агентных бенчмарках.
  • UnslothAI выпускает GGUF-версии Qwen3.8-27B с использованием Dynamic V3, заявляя о точности на 10% выше при том же размере и сохранении 77% точности BF16 при 1-битном квантовании в 8 ГБ ОЗУ.
  • GLM 5.3 занимает #2 место в Terminal Bench и #3 в Legal Bench среди моделей с открытыми весами, тогда как Claude Opus 5 лидирует по качеству в Agent Arena.

Эти события подчеркивают переход к оценке полезности моделей через сложные исполняемые задачи вместо статических метрик параметров.