Z.AI confirma que Ox Alpha es un nuevo modelo de la serie GLM y liberará sus pesos
Z.ai confirms Ox Alpha is a new GLM-series model and will release its weights
El nuevo modelo de IA que ha arrasado en las listas de uso online por su alto rendimiento y coste cero fue creado por la china Z.AI Co., también conocida como Zhipu. La compañía confirmó el miércoles que Ox Alpha es una nueva iteración de su serie GLM y anunció que liberará sus pesos esta noche, respondiendo a las consultas de Bloomberg News.
- ricardobeat
Tuve Ox Alpha trabajando en tareas de programación durante un par de días sin parar, a través de OpenRouter y OpenCode Zen. Un arnés de pruebas increíble. Fue capaz de completar tareas a un nivel que pondría entre Sonnet y Opus. Comete pocos errores, pero no es tan inteligente.
El principal problema para mí es que se degradó en un bucle de fatalidad varias veces. Una de ellas fue ejecutar el mismo comando bash unas mil veces. El último modelo que usé que tenía este problema fue Mimo 2.5, que ya está bastante anticuado. Como resultado de esto, no puedes dejarlo desatendido / no es utilizable para agentes.
- _pdp_
Ox Alpha ha estado funcionando en piloto automático durante los últimos 5 días en varios experimentos.
Modelo muy impresionante.
Aquí hay algunos ejemplos, documentados en código abierto y los datos disponibles en los conjuntos de datos de HF:
https://openzot.github.io/whetstone/ - https://github.com/openzot/whetstone
https://openzot.github.io/arcade/ - https://github.com/openzot/arcade
https://openzot.github.io/machinery/ - https://github.com/openzot/machinery
- giamma
https://unwall.app/www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-2...
- WithinReason
Señales contradictorias, aquí está rindiendo por debajo incluso de GPT-5.4 Nano:
mientras que aquí supera a Fable por un margen significativo:
pero si esto último es cierto, ¿dirá la gente todavía que fue "destilado" de Fable?
- esskay
Me interesaría saber qué estaba pasando con él durante la prueba pública, ya que hubo numerosos informes de que mejoraba considerablemente en las tareas que se le pedían al principio de la prueba en comparación con más tarde.
- freakynit
Resolvió de una sola vez la generación de bindings de Java para este proyecto: https://github.com/jeffhajewski/latticedb
PR relacionado: https://github.com/jeffhajewski/latticedb/pull/5
La sesión usó ~100K tokens de entrada, ~60K tokens de salida y ~80K tokens de pensamiento.
Lo revisé usando gpt-sol-medium, y parece estar satisfecho con su trabajo.
- RataNova
Escribe código bastante limpio y mantiene el contexto bastante bien, pero empieza a tropezar y a perder el hilo en scripts bash complejos con pipelines. Esperando a que publiquen los pesos para poder mirar bajo el capó y ver qué está pasando ahí.
- harlan_pdx
Liberar los pesos es el movimiento correcto. Los mantiene competitivos con DeepSeek en el lado abierto.