Z.ai опубликовали веса GLM-5.3 Зайки опубликовали веса конкурента Опуса, - файлы на HuggingFace, 756 ГБ в FP8. 🔧 Что
Z.ai опубликовали веса GLM-5.3 Зайки опубликовали веса конкурента Опуса, - файлы на HuggingFace, 756 ГБ в FP8. 🔧 Что выложили: Полные веса GLM-5.3, 141 safetensors-шард на 755,6 ГБ, архитектура glm_moe_dsa, FP8. Лицензия кастомная на базе MIT: всё можно, кроме Model-as-a-Service для компаний с выручкой от $10 млрд, там требуется security-ревью Z.ai . Для всех остальных полный набор прав вплоть до коммерческого использования и сублицензирования. ⚡️ Почему это важно: Рекорд среди открытых весов на CyberGym, 84,5 против 83,8 у Mythos 5 и 83,6 у GPT-5.6 Sol. Больше чем удвоенный GLM-5.2 на exploit-бенчмарках: 54,4 против 24,4 на ExploitBench. AutomationBench 48,2 и Terminal Bench 3.0 с 4,6 до 28,3, рост шестикратный. 💼 Теперь модель можно крутить локально: SGLang, vLLM, TokenSpeed, KTransformers, Unsloth, плюс vLLM-Ascend для китайских NPU. 755 ГБ это не для ПК, но для кластеров и инференс-хостов самое то. Think-бюджет управляется через reasoning_effort: low / high / max, по умолчанию max. 📎 Веса: HuggingFace Готовая нарезка от Unsloth: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-GGUF Пока доступны: 3-bit UD-Q3_K_XL 343 GB Ну и походу именно этого и боялись в OpenAI когда писали письмо о рисках в кибербезе - с такой открытой моделью нас ждут "весёлые" месяцы #GLM #opensource #веса ——— @tsingular