NASA/JPL 태양계 전집: 여덟 행성의 거리와 크기를 한눈에
GLM-5.3-Flash
NASA/JPL의 심우주 아카이브에서 공개한 '여덟 행성' 자료집은 수성부터 해왕성까지 태양계 행성들의 평균 거리, 크기, 공전 주기, 탐사 역사를 담은 20장의 도판으로 구성되어 있다. 거리를 로그 스케일로 표시해 태양계가 얼마나 광활한지 보여주며, 각 행성의 상세 정보와 함께 마리너 10호, 보이저, 큐리오시티 같은 주요 탐사 미션의 기록도 수록했다. NASA/JPL의 공식 데이터를 바탕으로 한 이 자료는 태양계의 규모와 행성들의 특성을 직관적으로 이해하게 해준다.
거리는 축척에 맞췄지만 크기는 그렇지 않다 — 이것이 실제로 얼마나 텅 비어 있는지 보여준다.
HN 토론
554- mmastrac
여기 HF에 가중치가 있습니다: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
저는 애플이 새 하드웨어를 출시할 거라는 걸 알고 있고 아마 스파크 2가 곧 나올 거라는 것도 알면서도, 괜찮은 가격에 스파크 4개를 사기로 결심했습니다 (그리고 QSFP 케이블은 아마존보다 말 그대로 절반 가격이라 알리익스프레스에서 샀습니다). 제가 필요한 것에 꽤 잘 맞을 것 같아 보입니다. 저는 2노드 DS4로 실험해 왔는데, 어떤 작업에서는 _좋은_ 성능을 보여주지만, 추론할 수 있는 한계에 부딪히면 정말로 헛바퀴만 도는 것 같습니다.
지루하거나 기본적인 작업은 스파크 2개에 DS4로 떠넘길 수 있지만, 저는 몇 가지 새로운 작업에서 더 세게 밀어붙이고 있는데, 특정 복잡성 수준을 넘어서면 전혀 혼자서 돌아가지 못합니다.
Opus-4.8 수준의 로컬 모델을 보고 싶지만, 솔직히 아직 거기까지는 못 갔습니다. 지금까지 시도한 모델들은 _좋은_ 편이지만, 하네스/프롬프팅/기타 등등과 관계없이 어려운 기술적 과제를 해결하지는 못합니다.
- mrngld
중국 연구소들은 열등한 모델을 미화하려고 벤치마크를 조작하는 데 너무 익숙해서, 마침내 정말 괜찮은 모델을 만들었을 때 공식 발표가 오히려 그 가치를 과소평가하는 것 같습니다.
꽤 견고하네요. Luna xhigh보다 똑똑하고 싸고, Luna max만큼 똑똑하지는 않지만 덜 비쌉니다. DeepSeek v4 flash를 압도하고, 더 나쁜 것은 비용의 극히 일부로 v4 pro와 맞먹는다는 것입니다. 비용의 일부로 sol medium과 거의 동등합니다.
그냥 실제 최신 데이터로 시작했어야 합니다. 왜냐하면 그 데이터가 좋기 때문입니다. 많은 차트에서 Opus 4.8과 비교하는 것 같은 어리석은 옛 전술 대신에요. 5.0이 이미 나와 있는데도요.
축하합니다!
- bertili
이건 정말 빠르게 진행되고 있네요! 해커뉴스에 있기에 좋은 시대입니다:
7월 16일: "Kimi K3의 순간" - 중국이 Opus를 따라잡았습니다!
4주 후: GLM 5.3 - 동일한 성능이지만 파라미터 수와 비용을 1/3로 줄였습니다!
12일 후: GLM 5.3 Flash - 거의 GLM5.3 성능이지만 파라미터를 절반으로 줄이고, 가격을 1/5로 낮추고, 중국 칩에서 서빙합니다!
- matheusmoreira
Z.ai의 서비스 약관 읽으셨죠?
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Z.ai에 대해 논의하는 것에 대한 모호한 금지 조항, 심지어 제가 이 댓글을 게시하는 것조차 위반입니다.
Z.ai의 "독단적이고 절대적인 의견"으로 이러한 광범위한 약관을 위반했다고 판단되면 차단할 수 있고, 할인된 연간 요금제를 결제했다면 돈은 날아가는 겁니다.
- pohl
"flash"라는 단어는 LLM 모델과 관련하여 특정한 의미를 갖나요? 이 단어가 gemini, qwen, z.ai에서 사용되는 것을 보고 각각 같은 의미인지, 아니면 우연히 비슷하게 브랜딩한 것인지 궁금합니다.
- dzonga
> 출시 전에 우리는 GLM-5.3-Flash를 OpenCode와 OpenRouter에서 ox-alpha로 익명으로 테스트하여 사용자 피드백을 수집했습니다. 이 모델은 주간 가장 인기 있는 모델이 되었습니다 — 이 모든 트래픽이 중국 AI 칩에서 서빙되었습니다.
바로 그렇게 우리는 공개적인 매장을 목격하고 있습니다. 이제 'AI' 경제의 가치 평가가 정당화되지 않는다는 것이 명백함에도 불구하고 그 가치를 유지하는 것이 모두의 이익이 되었습니다.
모델 개발 비용, 하드웨어 비용, 추론(서빙) 비용 등이든 간에요.
- preommr
그렇다면 구글러들이 Ox Alpha에 대해 모호하게 말한 것은 정확히 무엇이었을까요?
그들이 커뮤니케이션에 신중해야 한다는 것은 이해하지만, 모두가 그들이라고 소문날 때, 팀의 시니어 멤버들이 그것이 그들이 아니라는 것을 분명히 할 수 있어야 하지 않나요?
- sunbum
> 이 모든 트래픽이 중국 AI 칩에서 서빙되었습니다.
Nvidia 주주들은 RIP.
- XCSme
좋네요, 드디어 엄청난 추론 토큰 수를 고쳤습니다.
이제 DeepSeek v4 flash와 비슷한 비용이지만 더 똑똑합니다.
제 테스트: https://aibenchy.com/compare/z-ai-glm-5-3-flash-max/deepseek...
- pietz
벤치마크에서 6개월 된 거대 모델을 능가하는 작은 모델들에 대해, 이것들이 여전히 어떻게 "다르게" 느껴지는지에 대한 현명한 말씀 있으신가요?
Artificial Analysis는 GPT 5.6 Luna를 GPT 5.4와 유사하게 평가하지만, 그것은 제 실제 경험과 결코 일치하지 않습니다. AA는 단일 숫자를 가능한 한 대표성 있게 만드는 데 좋은 일을 하는 것 같지만, 여전히 벤치마크가 전달하지 못하는 것이 너무 많습니다.