大模型

亲测一周后深度拆解GLM-5.3:744B参数如何冲进全球第四

作者亲测GLM-5.3一周后带来深度体验报告:该模型以744B(激活40B)参数在AA榜单冲至全球第四,与2.8T的Kimi K3打平。文章通过安全审查、Skill开发、3D游戏与写作四个实战案例,拆解其同底座纯后训练提分的路线,并附开源时间与API价格信息。

唐杰谈Scaling Law新标尺:大模型评价从“数参数”走向“算算力”

智谱创始人唐杰发文重思Scaling Law:参数量并非衡量模型能力的唯一标尺,行业评价正从“数参数”转向“算算力”。从万亿参数Switch-C的“参数失灵”,到GLM-5.3凭后训练实现能力跃升,唐杰详解总参数、激活参数与FLOPs之辨,指出算力分配与使用效率才是决定产品上限的关键。

GLM-5.3、Kimi K3、V4 Pro在同一个基座上的三轮PK

把GLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek V4 Pro三个模型塞进DeepSeek Harness,用完全相同的Prompt做《牛来》动作小游戏、AI PPT工作台、餐馆经营游戏三轮实测。结果:GLM-5.3最稳最完整、K3视觉最精致、V4 Pro性价比第一,Harness作为基座完全OK。