智譜は新しいモデルを作らなかった。古いモデルを訓練し続けただけで、コーディング性能が50%向上したという
智譜（Zhipu）は8月14日にGLM-5.3を公開した。異例なのは「何をしていないか」だ。基盤モデルはGLM-5.2から変わっていない。約7440億パラメータの混合エキスパート構成で、トークンあたり約400億パラメータが有効になる点も同じである。主張されている向上はすべて事後訓練から来ている。訓練時間の延長、前世代の数十倍にあたる長文脈タスク環境、そしてその種類の多様化だ。智譜によれば、コーディング能力はGLM-5.2比で約50%向上し、Terminal Bench 3.0とAgents' Last Examでオープンウェイトモデル中1位、セキュリティ指標CyberGymでは84.5%を記録したという。自社のCode BenchではGLM-5.3が31.4%、Claude Opus 4.8が29.5%で、出力トークンはGLM-5.3が約5万、Opusが約12万だったとしている。これらの数値の大半は智譜自身の評価である。重みはまだ公開されておらず、セキュリティ強化の完了後、公開から約2週間後に出すとしている。
なぜ重要かこの2年、より良いモデルを作る定石は「より大きく、一から訓練し直した基盤」だった。今回の主張はその逆で、基盤には手を触れず、その後に何で訓練するかだけで大きな飛躍が得られるというものだ。これははるかに安く、小規模な研究所でも模倣しうる道筋である。ただし飛躍の大きさについては、重みが公開されるまで慎重に見るべきだ。ここに並ぶ数値のほぼすべては、そのモデルを販売する当の企業が作り、発表したものであり、外部の検証はまだ行われていない。
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