Zhipu випустила GLM-5.3: нові досягнення в AI
Zhipu анонсувала випуск нової моделі GLM-5.3, яка перевершує попередню версію за багатьма показниками. Модель вже доступна для використання через GLM Coding Plan.
Zhipu випустила GLM-5.3
Модель використовує ту ж базову модель на 743 млрд параметрів, що і GLM-5.2, при цьому показує результати на рівні моделей, які в кілька разів більші.
Ріст відносно GLM-5.2:
- Terminal Bench 3.0: 4,6 → 28,3
- DeepSWE: 46,2 → 66,9
- AutomationBench: 26,2 → 48,2
- HLE з інструментами: 54,7 → 62,5
- ExploitGym: 39 → 130
- ExploitBench: 24,4 → 54,4
GLM-5.3 вже доступна через GLM Coding Plan і ZCode.
Доступ через API та відкриті ваги будуть випускатися поетапно після строгих перевірок безпеки.
Чому це важливо
АналітикаЦе важливо, оскільки нова модель GLM-5.3 демонструє значний прогрес у технологіях штучного інтелекту, що може вплинути на різні сфери застосування. Вона відкриває нові можливості для розробників та дослідників у галузі AI.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів
Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.
Формати DOCX та XLSX: коли потрібен повноцінний фінальний документ від ШІ
Повний практичний посібник з генерації та опрацювання документів DOCX і таблиць XLSX за допомогою ШІ: порівняння з Markdown та CSV, промпт-інжиніринг, робота з формулами та автоматизація в коді.
Binance оприлюднили розслідування крадіжки $6,3 млрд
Розслідування пов’язує масштабну крадіжку з модифікованим Homebrew, фальшивою співбесідою та використанням внутрішнього ШІ-інструменту Binance.
Користувач Reddit з’ясував, чому тижневі ліміти Claude Code витрачаються майже вчетверо швидше
Користувач Reddit порівняв використання токенів за два тижні та виявив, що на кожен 1% тижневого ліміту Claude Code тепер припадає значно менше вихідних токенів, а основними підозрюваними стали субагенти, тривалість міркувань і фонові запити інтерфейсу.