media r/LocalLLaMA · 1 ч назад · open_models

Z.AI подтверждает, что Ox Alpha — это модель GLM, и планирует опубликовать её веса

Переведено с English → Русский

Z.AI подтвердила, что недавно обсуждавшаяся модель "Ox Alpha" относится к семейству GLM. Компания также объявила о намерении публично опубликовать веса модели.

Z.AI идентифицирует Ox Alpha как модель GLM.
Веса модели планируется выпустить.

Важность 2/3 r/LocalLLaMA Zhipu AI Open weights

Оригинал

Z.AI подтверждает, что Ox Alpha — новая модель серии GLM и опубликует веса

Z.AI подтвердила в среду, что модель Ox Alpha является новой итерацией её серии GLM. Компания заявила, что выпустит веса модели позже в тот же день, ответив на запросы Bloomberg News.

media AI News (smol.ai) · 9 д назад · 10 просмотров

Z.ai запускает модель для кодинга GLM-5.3; Cursor присоединяется к SpaceXAI

Z.ai выпустила GLM-5.3, модель для кодинга и кибербезопасности, созданную на основе дообучения (post-training) своей базовой модели 743B, а не нового препроцессинга (pretraining). В релиз включены конкретные результаты бенчмарков: Terminal Bench 3.0 — 28.3 и DeepSWE — 66.9.

media Interconnects · 12 д назад · 10 просмотров

Z.ai выпускает GLM-5.3 с расширенным постобучением

Z.ai анонсировала GLM-5.3, новую модель, которая демонстрирует передовые результаты на бенчмарках агентного программирования благодаря расширению этапа постобучения своей базовой модели GLM-5.2. Модель с ~750B параметров в настоящее время превосходит Kimi K3 и сопоставима или превосходит Claude Fable 5 и GPT-5.6-Sol на различных бенчмарках.

media r/LocalLLaMA · 12 д назад · 12 просмотров

Выпущен GLM 5.3

Команда GLM выпустила версию 5.3 модели GLM.

arxiv arXiv cs.LG · 15 д назад · 83 просмотра

Macaron-V1 представляет открытое семейство агентных моделей с Mixture-of-LoRA для непрерывного обучения

Macaron-V1 — это открытое семейство агентных моделей, предназначенное для экспериментального интеллекта, позволяющее учиться на основе реальных сред и продолжать обучение после развертывания. Система сосредоточена на двух целях: адаптация через рекурсивное улучшение пар модель-обвязка (model-harness) и сотрудничество посредством архитектуры Mixture-of-LoRA (MoL), которая выбирает специализированные адаптеры LoRA для каждого пользовательского хода.