「GLM-5.3-Flash」が公開：NASA/JPLの惑星アーカイブを20枚のプレートで
Z.aiが公開した「GLM-5.3-Flash」は、NASA/JPLの深宇宙アーカイブを基に、太陽系の8つの惑星を20枚のプレートで構成したドキュメントです。各惑星の軌道距離、直径、公転周期、表面温度などの基本データに加え、マリナー10号やマゼランといった探査機のミッション履歴を収録。距離を対数スケールで表現し、太陽系の広大さを視覚化しています。
距離はスケール通り、大きさはスケール通りではない——これが本当の空っぽさだ。
HNでの議論
133- mmastrac
重みはHFにあります: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
Appleが新しいハードウェアを出すだろうし、Spark 2も近いうちに出るだろうと分かっていながらも、思い切って4台のSparkを手頃な価格で手に入れることにしました（QSFPケーブルはAmazonの半額なのでAliExpressで買いました）。これは私のニーズに合いそうです。2ノードのDS4で実験してきましたが、あるタスクでは_良い_のですが、推論の限界に達すると本当に空回りしてしまいます。
日常的・基本的なタスクは2台のSparkでDS4に任せられますが、新しい仕事ではもっと負荷をかけていて、ある複雑さのレベルを超えるとまったく単独では動けません。
Opus-4.8レベルのローカルモデルが見たいですが、正直まだそこには到達していません。今まで試したモデルは_良い_のですが、ハーネスやプロンプトなどを問わず、難しい技術的な課題を解決できるものはありません。
- mrngld
中国のラボは、劣ったモデルを良く見せようとベンチマークを操作することに慣れすぎているので、ようやく本当に良いモデルができたとき、公式発表はこれを過小評価していると思います。
これはかなり堅実です。Luna xhighより賢くて安い。Luna maxほど賢くはないが、コストは低い。DeepSeek v4 flashを打ち負かし、さらに悪いことに、ほんのわずかなコストでv4 proに匹敵します。Sol mediumとほぼ同等で、コストはほんの一部です。
彼らは実際の最新データでリードすべきでした。なぜなら、それは良いからです。多くのチャートで5.0が出ているのにOpus 4.8と比較するような馬鹿げた古い戦術ではなく。
彼らにおめでとう！
- bertili
これは速すぎる！Hacker Newsにいるのはなんて素晴らしい時代なんだ：
7月16日：「Kimi K3の瞬間」— 中国がOpusに追いついた！
4週間後：GLM 5.3 — 同じ性能だが、パラメータ数とコストを3分の1に削減！
12日後：GLM 5.3 Flash — GLM5.3とほぼ同じ性能だが、パラメータを半分に、価格を5分の1に削減し、中国のチップで提供！
- matheusmoreira
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- pohl
「フラッシュ」という言葉は、LLMモデルに関して特定の意味を持ちますか？ この言葉がGemini、Qwen、Z.aiで使われているのに気づきましたが、それぞれで同じ意味なのか、それともたまたま同じようなブランド名になっただけなのか気になります。
- dzonga
> リリース前に、GLM-5.3-FlashをOpenCodeとOpenRouterでox-alphaとして匿名でテストし、ユーザーフィードバックを収集しました。すぐにその週で最も人気のあるモデルになりました — このすべてのトラフィックは中国のAIチップで処理されました。
まさにそのようにして、私たちは公然たる埋葬を目撃しています。AI経済における評価額が正当化されていないことは明らかですが、今やそれを維持することは誰の利益にもなっています。
モデルの開発コスト、ハードウェアのコスト、推論などのサービングのコストであれ。
- preommr
それで、Google社員によるOx Alphaについての曖昧な投稿は、一体何だったのでしょう？
コミュニケーションに注意しなければならないのは理解できますが、チームの上級メンバーが、皆が噂しているときに、それが自分たちではないと明確にできるはずです。
- sunbum
> このすべてのトラフィックは中国のAIチップで処理されました
NVIDIAの株主はおしまいだ
- XCSme
いいね、ついに巨大な推論トークン数を修正しました。
今ではDeepSeek v4 flashと同程度のコストですが、より賢いです。
私のテスト：https://aibenchy.com/compare/z-ai-glm-5-3-flash-max/deepseek...
- pietz
小さなモデルが巨大で6ヶ月前のモデルをベンチマークで上回る中、これらがまだどのように「感じ」が異なるかについて、誰か賢明な言葉を共有してくれませんか？
Artificial AnalysisはGPT 5.6 LunaをGPT 5.4と同程度にランク付けしていますが、それは私の実際の経験とは決して一致しません。AAは単一の数値をできるだけ代表的にする良い仕事をしているようですが、それでもベンチマークが伝えられないことがたくさんあります。