Z.AI подтвердила: Ox Alpha — новая модель GLM, веса будут открыты
Z.ai confirms Ox Alpha is a new GLM-series model and will release its weights
Китайская Z.AI (Zhipu) подтвердила, что модель Ox Alpha, неожиданно возглавившая онлайн-чарты благодаря высокой производительности при нулевой стоимости, является новой итерацией серии GLM. Компания заявила, что сегодня вечером опубликует веса модели. Это делает Ox Alpha серьёзным конкурентом DeepSeek.
Новая AI-модель, которая взлетела на вершину чартов онлайн-использования благодаря высокой производительности при нулевой стоимости, была создана китайской Z.AI Co., также известной как Zhipu.
- ricardobeat
У меня Ox Alpha несколько дней подряд работала над задачами по программированию без остановки, через OpenRouter и OpenCode Zen. Отличный инструмент. Она справлялась с задачами на уровне, который я бы поставил между Sonnet и Opus. Она делает мало ошибок, но не такая уж умная.
Главная проблема для меня в том, что она несколько раз деградировала в цикл обречённости. Один из них — выполнение одной и той же bash-команды около тысячи раз. Последняя модель, у которой я видел эту проблему, была Mimo 2.5, которая на данный момент уже устарела. В результате этого её нельзя оставлять без присмотра / она непригодна для агентов.
- _pdp_
Ox Alpha уже 5 дней работает на автопилоте над различными экспериментами.
Очень впечатляющая модель.
Вот несколько примеров, с открытым исходным кодом и данными, доступными в датасетах Hugging Face:
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
Противоречивые сигналы: здесь она показывает результаты ниже даже GPT-5.4 Nano:
а здесь она значительно превосходит Fable:
но если последнее верно, будут ли люди всё ещё говорить, что её "дистиллировали" из Fable?
- esskay
Мне было бы интересно узнать, что происходило с ней во время публичного тестирования, так как было множество сообщений о том, что она значительно улучшалась в задачах, которые ей поручали в начале теста, по сравнению с более поздними этапами.
- freakynit
Она с одного раза сгенерировала Java-биндинги для этого проекта: https://github.com/jeffhajewski/latticedb
Связанный PR: https://github.com/jeffhajewski/latticedb/pull/5
Сессия использовала ~100K входных токенов, ~60K выходных токенов и ~80K токенов на обдумывание.
Я просмотрел её с помощью gpt-sol-medium, и, похоже, он доволен её работой.
- RataNova
Она пишет довольно чистый код и неплохо держит контекст, но начинает спотыкаться и терять нить на сложных bash-скриптах с пайпами. Жду, когда выложат веса, чтобы можно было заглянуть под капот и посмотреть, что там происходит.
- harlan_pdx
Выкладывать веса — правильный ход. Это позволяет им оставаться конкурентоспособными с DeepSeek на стороне открытого кода.