GLM-5.3 допомогла створити production-інференс для GLM-5.3-Flash
Z.ai опублікувала інженерний звіт, у якому модель GLM-5.3 брала участь у створенні production-інференсу для GLM-5.3-Flash на кластері з понад 100 000 китайських прискорювачів.
Z.ai опублікувала інженерний звіт про те, як модель GLM-5.3 брала участь у створенні production-інференсу для GLM-5.3-Flash.
Команда описує цей процес як перший крок до рекурсивного самовдосконалення та стверджує, що така практика «повністю змінює те, як створюються наступні покоління моделей».
Перед інженерами стояло завдання розгорнути кластер на 100 000+ китайських прискорювачів (не Nvidia). За словами авторів, це перше production-розгортання чипів такого масштаба.
GLM-5.3 використовували для оптимізації продуктивності та швидкості. Всього за два тижні інженери за допомогою моделі збільшили throughput у три рази.
Агент сам формулював гіпотези, де втрачається швидкість, і писав код фіксів. Люди лише ставили цілі, контролювали безпеку та ухвалювали фінальні рішення.
Три конкретні фікси, які агент зробив автономно:
- прибрав вузьке місце GIL Python, яке з’їдало ~20% продуктивності;
- прискорив decode-кернел у 1,71 раза;
- виправив числову точність у KDA-кернелі для довгого контексту; згодом фікс влили в проєкт Flash Linear Attention.
Чому це важливо
АналітикаЦе показує, як ШІ-агенти можуть скорочувати цикл оптимізації інференсу та зменшувати залежність від ручної інженерії. Також кейс демонструє зростання масштабного production-розгортання на китайських прискорювачах без Nvidia.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
ШІ у бізнес-процесах: від діагностики до Hermes-агента в production
Повний практичний B2B-плейбук: діагностика процесів, single-agent workflow, інструменти, memory, безпека, evaluation, observability та runbooks.
vLLM (Високопродуктивний рушій інференсу)
Провідний відкритий серверний рушій інференсу та обслуговування LLM, що здійснив революцію у пропускній здатності завдяки алгоритму віртуалізації пам'яті PagedAttention та неперервному батчингу.
Jev та System One AI: повний практичний гайд по моделі рішень від TypeSafe
Глибокий інженерний розбір флагманської моделі Jev: архітектура System One проти LLM, примітиви Choice/Score/Noul, паралелізм запитів, математика впевненості, відео-кейси, код та огляд локальних open-weight альтернатив (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
AI-агенти (Autonomous Agents)
Програмні системи на базі LLM, здатні самостійно сприймати стан середовища, декомпозувати складні цілі, викликати зовнішні інструменти та ітеративно виправляти власні помилки.