#Z.ai

17:52 МСК·Технологии· 26 августа 2026 г.

Z.ai выпустили GLM-5.3-Flash: ту самую Ox Alpha, которая за неделю стала топ-1 в OpenCode и OpenRouter

Z.ai выпустили GLM-5.3-Flash, первую нативно мультимодальную модель семейства GLM-5. Она поддерживает контекст до 1 млн токенов и содержит 320 млрд параметров, из которых при генерации активируются 18 млрд. До официального релиза модель анонимно тестировали в OpenCode и OpenRouter под именем Ox Alpha. По данным OpenCode, за шесть дней она обработала 42 трлн токенов. В недельном рейтинге OpenRouter Ox Alpha также заняла первое место с 23,2 трлн токенов — вдвое больше, чем у ближайшей DeepSeek V4

17:51 МСК·Технологии· 26 августа 2026 г.

Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash: 320B параметров, 1 млн токенов контекста и нативная мультимодальность

Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash — первую нативно мультимодальную модель семейства GLM-5. Она сочетает 320 млрд параметров, из которых на каждом токене активируется около 18 млрд, и гибридную архитектуру, рассчитанную на снижение стоимости инференса при работе с длинным контекстом. Главная архитектурная особенность — комбинация sparse attention и linear attention. Решение снижает объем вычислений attention, по сравнению с GLM-5.3, в 3,01 раза, а размер KV-cache — в 4,44 раза. Для длинного контекста

13:44 МСК·Технологии· 14 августа 2026 г.

Z.ai выпустила GLM-5.3: прирост за счет масштабирования RL и рост кибербзопасности

Z.ai представила GLM-5.3 — новую версию своей флагманской модели. Возможности выросли за счет масштабирования post-training и reinforcement learning: базовая модель при этом осталась той же, что использовалась в GLM-5.2. Главный акцент разработчики сделали на обучении на реальных задачах. RL использовался не только для улучшения ответов модели, но и для практических инженерных сценариев, включая оптимизацию самого процесса тренировки. По словам команды Z.ai, такой подход дал заметный прирост…

09:42 МСК·Технологии· 14 августа 2026 г.

Z.ai выпустили GLM-5.3: обошла Opus 4.8 на, но уступила Fable 5 и GPT-5.6 Sol

Z.ai выпустили GLM-5.3, новую модель для программирования и долгих агентных задач. GLM-5.3 использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2. Компания не меняла архитектуру и не проводила новый претрейн. Изменения внесли на этапе пост-тренинга: в течение месяца модель обучали с подкреплением на дополнительных рабочих окружениях. На Terminal-Bench 3.0 результат вырос с 4,6% до 28,3%, на DeepSWE — с 46,2% до 66,9%. Веса обещают открыть через две недели, после дополнительной проверки безопасности.