🌟GLM-4.7 Flash: лайт-версия флагмана GLM-4.7.
В полку моделей, тех, что можно запустить локально, не продавая почку, прибыло.
ZAI выкатили GLM-4.7 Flash - облегченную версию GLM-4.7 на 30 млрд. параметров, с контекстным окном в 128К на архитектуре MoE.
Со слов создателей, модель должна занять нишу между сегментом SLM и проприетарными мастодонтами, предлагая SOTA-уровень в кодинге.
🟡MoE
Всего 30B, но активных параметров на токен гораздо меньше, официальной инфы нет, но в сообществе пишут, что 3 млрд.
🟡Interleaved Thinking
Киллер-фича для агентов, которая досталась в наследство от старшей GLM-4.7. Обычно модели выплевывают весь свой CoT в начале, а вот эта техника дает возможность модели думать перед каждым вызовом инструмента.
🟡Файнтюн на эстетику и DevOps
Опять-таки, со слов Zai, они натаскали GLM-4.7 Flash не просто писать валидный HTML/CSS, а использовать актуальные паттерны, нормальные отступы и цветовые схемы.
Плюс, подтянули работу с CLI и девопс-задачами (понимает права доступа, навигацию по файловой системе).
🟡Цифры тестов выглядят как конфетка.
В SWE-bench Verified модель выбивает 59.2%. Для сравнения: Qwen3-30B-A3B: 22.0%, GPT-OSS-20B: 34.0%.
В математическом AIME 25 тоже обходит конкурентов - 91.6%. А вот на BrowseComp она лучше GPT-OSS-20B почти в 1.5 раза.
Вобщем, Flash-версия выглядит как идеальный кандидат для локальных кодинг-агентов. Если есть пара свободных видеокарт (или есть стойкость терпеть квантование на одной), это, возможно, лучшая рабочая лошадка на сегодня.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Модель
🟡Квантованные варианты под все
🟡Demo1
🟡Demo2
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#GLM#ZAI
⚡️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
🌟GLM-4.5 и GLM-4.5-Air: релиз гибридных моделей, заточенных под агентные задачи.
В новом семействе GLM, Z.AI объединили в одной модели возможности для рассуждений, кодинга и агентных сценариев. Семейство построено на архитектуре MoE и может работать в двух режимах: thinking mode для сложных задач с использованием инструментов и non-thinking mode для быстрых ответов.
🟡В релиз вошли:
🟢GLM-4.5 с 355 млрд. общих параметров (32 млрд активных) и ее облегченная версия;
🟠GLM-4.5-Air, облегченная версия со 106 млрд. общих параметров (12 млрд активных).
Интересно, что разработчики пошли по пути увеличения глубины модели (количества слоев), а не ширины (скрытого измерения), так как обнаружили, что модели с большим количеством слоев лучше справляются с рассуждениями.
🟡 Для эффективного RL таких крупных моделей был разработан и открыт собственный фреймворкslime.
Он поддерживает как синхронное, так и асинхронное обучение, что критически важно для агентных задач. Его инфраструктура полностью разделяет движки для роллаутов (сбора опыта) и движки для обучения, которые могут работать на разном железе.
🟡Главный акцент GLM-4.5 - агентные возможности.
Для их оценки использовались 3 бенчмарка. На TAU-bench модель GLM-4.5 показала результат в 70.1 балла, что практически идентично Claude 4 Sonnet (70.3) и заметно лучше, чем у o3 (61.2).
На бенчмарке для вызова функций Berkeley Function Calling Leaderboard v3 результат составил 77.8, снова опережая Claude 4 Sonnet с ее 75.2 баллами.
Но самый показательный результат был на BrowseComp, сложном тесте для веб-браузинга. В нем GLM-4.5 набрала 26.4, что выше, чем у Claude-4-Opus (18.8) и почти как у o4-mini-high (28.3).
Что касается классических задач на рассуждения, здесь модели показывают уверенные, хотя и не рекордные, результаты.
На MMLU Pro у GLM-4.5 84.6 балла, чуть меньше, чем у Claude 4 Opus (87.3) и Grok 4 (86.6).
В математическом тесте AIME24 модель набрала 91.0, ближайшие лидеры Qwen3 и Grok 4 - 94.1 и 94.3 соответственно.
На GPQA разрыв побольше: 79.1 у GLM-4.5 против 87.7 у Grok 4, а на сложном тесте по научной литературе HLE модель получила 14.4 балла, уступив Gemini 2.5 Pro (21.1) и Grok 4 (23.9).
В задачах, связанных с кодом, на тесте SWE-bench Verified модель набрала 64.2 балла, немного уступая Claude 4 Sonnet (70.4) и o3 (69.1), но опережая многие другие.
А вот в агентном кодинге, который оценивался людьми с помощью Claude Code, картина иная. В прямом сравнении GLM-4.5 выигрывает у Kimi K2 в 53.9% случаев и обходит Qwen3-Coder с винрейтом 80.8%.
Самый важный показатель - успешность вызова инструментов, где GLM-4.5 достигла 90.6%, опередив Claude-4-Sonnet (89.5%) и Kimi-K2 (86.2%).
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Demo
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#GLM#MoE#ZAI
📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic.
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
🟡Новая парадигма взаимодействия API-GUI.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
🟡Масштабируемая распределенная RL-инфраструктура.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
🟡Стратегия обучения Entropulse.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
🟡Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Agents#AutoGLM#Zai
Bitcoin Caps and Central Banks
🌍 *Salvador Nasralla*, Honduras' leading presidential candidate, recently wore a Bitcoin cap in an interview.
💬 *Michael Saylor* claims Bitcoin at $100,000 is still a 90% discount.
📉 In a dramatic case on Chinese Twitter, a recent fight between a BTC whale and founder of Solv Protocol led to the creation of the *ZachAI* ($ZAI) token, with the whale dumping on followers post-launch.
🇨🇿 Czech Central Bank is considering BTC as a reserve asset.
🔥 50 million USDC burned at USDC Treasury.
🏗️ President-elect Trump announces $20 billion investment in new data centers in the U.S.
#Bitcoin#BTC#Crypto#USDC#Solv#AI#ZAI#CzechRepublic#Honduras#Investment#Trump#DataCenters#Curve#Treasury#Ethereum#Blockchain#CryptoWhale#Fantom#Sonic