Yeni Modeller 2026-08-17

Zhipu yeni bir model kurmadı. Eskisini eğitmeye devam etti — ve kodlamanın yüzde 50 iyileştiğini söylüyor.

Zhipu, GLM-5.3'ü 14 Ağustos'ta yayınladı. Asıl ilginç olan, modelin ne olmadığı: temel model GLM-5.2'den farksız — aynı, yaklaşık 744 milyar parametreli uzman karışımı tasarım ve token başına yaklaşık 40 milyar aktif parametre. İddia edilen tüm kazanç eğitim sonrası aşamadan geliyor: daha uzun bir eğitim koşusu, öncekinin onlarca katı uzun bağlamlı görev ortamı ve bunların daha çeşitli türleri. Zhipu, kodlama yeteneğinin GLM-5.2'ye göre yaklaşık yüzde 50 arttığını, Terminal Bench 3.0 ve Agents' Last Exam'de açık ağırlıklı modeller arasında birinci olduğunu ve CyberGym güvenlik testinde yüzde 84,5 aldığını söylüyor. Şirketin kendi Code Bench'inde GLM-5.3'ü yüzde 31,4 ile Claude Opus 4.8'in yüzde 29,5'inin önüne koyuyor; üstelik Opus yaklaşık 120.000 çıktı token'ı harcarken GLM-5.3 yaklaşık 50.000 harcamış. Bu rakamların çoğu Zhipu'nun kendi değerlendirmesi. Ağırlıklar henüz açık değil: şirket, güvenlik sıkılaştırması bittikten sonra, yayından yaklaşık iki hafta sonra yayınlayacağını söylüyor.

Bu neden önemli?İki yıldır daha iyi model tarifi, sıfırdan eğitilmiş daha büyük bir temel modeldi. Buradaki iddia ise temeli hiç ellemeden, sonrasında ne üzerinde eğittiğinizle büyük bir sıçrama elde edebileceğiniz — bu çok daha ucuz ve küçük bir laboratuvarın da taklit edebileceği bir yol. Ama sıçramanın büyüklüğüne, ağırlıklar açılana kadar temkinli yaklaşın: buradaki rakamların neredeyse tamamını, modeli satan şirketin kendisi üretti ve duyurdu; dışarıdan kimse henüz doğrulamadı.

#Kodlama

✓ Doğrulandı · 3 kaynak

Uygulamada oku — ücretsiz, 9 dilde

İlgili haberler

Söylenti: Bir kodlama kıyaslamasının tepesine ücretsiz oturan isimsiz modelin, Zhipu'nun yayınlanmamış amiral gemisi olduğu iddia ediliyor
2026-08-21 DeepSeek'in ucuz beygiri artık görüyor — göz gerektiren ajan görevlerinde Anthropic'in en iyisine yaklaştığını söylüyor
2026-08-21 Nvidia, rakibinin model üreten makinesine 6 milyar dolar ödüyor — ve o makineyi çalıştıran 109 kişiyi işe alıyor
2026-08-21 Yapay zekânın eğitilme biçimini iyileştirmek için dört saat ve bir GPU verildi: en iyi ajan 1 üzerinden 0,25 aldı — çoğu ise hiç denemedi
2026-08-21 Robota bir kez gösterin — üç ila on iki saniye — hiç eğitim almadan işi yüzde 59 oranında doğru yapıyor
2026-08-21