TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #327 · 3.05

В Москве оказывается есть Царь-Макет. Это как наш питерский Гранд Макет, а может даже чуть больше. Наткнулись мы на него совершенно случайно, хотя логично было бы предположить, что уж в столице то точно будет нечто подобное. Люблю эти штуки. Я трижды был на Гранд Макете и дважды в Петровской Акватории. А ещё подписан на Ютубе на одного мастера, создающего миниатюрные сцены (он называет их "диорамы"). Конкретно в музеях-макетах нередко бывает куча пасхалок и других прикольных деталей. В Москве, например, помимо других участков города смоделировали пробку (как неотъемлемый символ столицы). В Петербурге (в московском макете) можно найти тусовку мотоциклистов на стрелке Васильевского острова. Ещё есть здание, в котором стоит макет, и уменьшенная рекурсивная копия этого самого макета :) Ну и куча сценок из разных фильмов, сказок, мультиков. А в одном месте даже летающая тарелка и монстры. Если вдруг не были, рекомендую сходить. #travel#life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #glm5

当前筛选 #glm5清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55

💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买,平时的使用,以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错,但是大家都说用codex,所以我也试了试,用自己的账号儿,不用中转站,还是放心很多 昨天简单试了试,体验还行~ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00

⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI