آزمایشگاه هوش مصنوعی Z.
ai مدل کدنویسی GLM-5.3 را معرفی کرد
آزمایشگاه هوش مصنوعی چینی Z.ai روز پنجشنبه مدل کدنویسی GLM-5.3 را عرضه کرد؛ مدلی که ادعا میشود قویترین کدنویس با وزنهای باز (open-weights) در بازار است. این مدل در حال حاضر از طریق اشتراک GLM Coding Plan و ZCode در دسترس است و دسترسی API و وزنهای قابل دانلود پس از بررسیهای ایمنی منتشر خواهند شد.
شرکت Z.ai در پست معرفی خود نوشت: «ما برای GLM-5.3 تنها بر روی مقیاسبندی پس از آموزش تمرکز کردیم. با GLM-5.2 پشته (stack) را ساختیم… در ماه گذشته، ما با استفاده از این پشته به مقیاسبندی ادامه دادیم: محیطهای بیشتر، وظایف متنوعتر و محاسبات بیشتری صرف آموزش بر روی آنها شد.»
این تیم بیشتر بر روی کارایی توکن تمرکز کرده است، نه تسلط خام. GLM-5.3 دارای ۷۴۳ میلیارد پارامتر است و در هر وظیفه توکنهای بسیار کمتری نسبت به مدل قبلی خود مصرف میکند. پارامترها میزان تنظیماتی هستند که یک مدل هنگام پردازش اطلاعات در اختیار دارد، در حالی که توکنها واحد اصلی اطلاعاتی هستند که یک مدل میتواند مصرف یا تولید کند.
Z.ai اعلام کرد که GLM-5.3 در بنچمارک داخلی Z.ai Code Bench با حداکثر تلاش به امتیاز ۳۴.۵ درصد دست یافته و حدود ۷۵,۰۰۰ توکن خروجی در هر وظیفه مصرف میکند، در حالی که GLM-5.2 با امتیاز ۲۳.۴ درصد، ۹۶,۰۰۰ توکن مصرف میکرد. این شرکت در وبلاگ خود اشاره کرده است که این مدل در مقایسه با مدلهای بسته (closed models)، از نظر اقتصادی توکن، Claude Opus 4.8 را پشت سر میگذارد اما «هنوز از Claude Fable 5 که با حداکثر تلاش به امتیاز ۳۹.۵ درصد میرسد، عقبتر است.»
از نظر کدنویسی، GLM-5.3 عملکرد بسیار خوبی دارد و در مهمترین بنچمارکها، مدل چینی Kimi K3 را شکست میدهد.
در بنچمارک Terminal Bench 3.0 که استفاده از ابزارهای خودکار در محیطهای واقعی لینوکس را میسنجد، GLM-5.3 امتیاز ۲۸.۳ را کسب کرده که کمی پایینتر از مدلهای بسته Fable 5 (۳۳.۷) و GPT-5.6 Sol (۳۴.۶) قرار میگیرد. در DeepSWE v1.1، بنچمارکی برای رفع مشکلات واقعی GitHub به صورت سرتاسری، رقیب باز Kimi K3 (۶۷.۵) و Fable 5 (۶۹.۷) هر دو از GLM-5.3 با امتیاز ۶۶.۹ پیشی گرفتند.
این الگو را میتوان به طور کلی اینگونه خلاصه کرد: GLM-5.3 از مدل قبلی خود و برخی رقبای باز بهتر عمل میکند، اما مدلهای بسته آمریکایی همچنان در صدر جدولهای اصلی کدنویسی قرار دارند.
نتایج امنیت سایبری نیز جهش مهم دیگری را نشان میدهد. GLM-5.3 با امتیاز ۸۴.۵ درصد در CyberGym پیشتاز است و در بنچمارکهای بهرهبرداری (exploitation)، بیش از دو برابر GLM-5.2 عمل میکند. Z.ai اعلام کرده است که این مدل ۲,۴۳۶ آسیبپذیری را در ۲۶۹ پروژه متنباز شناسایی کرده است که ۱,۰۹۷ مورد از آنها دارای شدت متوسط تا بالا بودهاند.
Z.ai در پلتفرم X نوشت: «GLM-5.3 کدنویسی عاملی (agentic coding) را به سطح بالاتری میبرد و بهبود چشمگیری نسبت به GLM-5.2 ارائه میدهد و در عین حال نتایج بهتری را با توکنهای خروجی کمتر به دست میآورد. GLM-5.3 اکنون از طریق GLM Coding Plan و ZCode در دسترس است. دسترسی API و وزنهای باز پس از ارزیابیهای ایمنی دقیق به صورت مرحلهای منتشر خواهند شد.»
قیمتگذاری و دسترسی
از نظر قیمت، شکاف با مدلهای پیشرفته آمریکایی، جذابیت وزنهای باز است. GLMCoding Plan شرکت Z.ai بر اساس سهمیه امتیاز کار میکند (تماسهای خارج از پیک نصف قیمت هستند) و API شرکت Zhipu تقریباً یک دهم نرخ توکن به ازای هر توکن مدلهای پیشرفته آمریکایی قیمتگذاری شده است؛ نرخ رسمی GLM-5.2 برابر با ۱.۴۰ دلار ورودی / ۴.۴۰ دلار خروجی به ازای هر میلیون توکن بود. این در مقایسه با GPT-5.3-Codex با قیمت ۱.۷۵ دلار ورودی / ۱۴ دلار خروجی و Claude Opus 4.8 در بالاترین سطوح Anthropic قرار میگیرد.
Z.ai یک آزمایشگاه مستقر در پکن است که در فهرست نهادهای ایالات متحده (U.S. Entity List) قرار دارد، به این معنی که شرکتهای آمریکایی نمیتوانند فناوریهای تحت کنترل را به آن صادر کنند. با وجود این، GLM یک مدل بسیار محبوب است و مدلهای متنباز چینی در حال حاضر از نظر مصرف توکن در OpenRouter از مدلهای آمریکایی پیشی گرفتهاند.
طبق پست معرفی، انتشار عمومی وزنهای GLM-5.3 حدود دو هفته دیگر برنامهریزی شده است؛ برچسب وزنهای باز به آنچه در آینده منتشر خواهد شد، اشاره دارد، نه آنچه امروز قابل دانلود است.

Leave a Reply