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大規模言語モデルオープンソースAISiliconANGLE AI掲載日時: 2026年8月27日 10:032分で読める

Z.ai、GLM-5.3-Flashをオープンソース化

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Z.ai、GLM-5.3-Flashをオープンソース化

要点

  • Z.aiがGLM-5.3-Flashを公開。実行コストは前世代比10分の1。

  • GDPval-AA v2で最高スコア。

  • 重みはHugging Faceで公開。

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Z.ai社がGLM-5.3-Flashのコードを公開した。このLLMは3200億パラメータを持ち、プロンプトごとに180億を活性化する。先週OpenRouter社に「Ox Alpha」という無名の無料モデルとして登場し、業界の注目を集めていた。

  2. なぜ重要か

    実行コストはZ.aiの前世代LLMの10分の1。スパース注意と線形注意を採用し、処理能力とメモリ消費を削減。GDPval-AA v2ベンチマークではClaude Opus 4.8、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.7 Flashを抑えて最高スコアを記録した。国内のAI開発企業は、高性能なオープンソースモデルの登場で自社技術と比較する必要が生じる可能性がある。

  3. 注目点

    GLM-5.3-Flashは最大100万トークンの入力(テキスト、画像、動画)を受け付け、最大131,072トークンを生成。重みはHugging Faceで入手可能。

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背景と解説

Z.aiがGLM-5.3-Flashをオープンソース化したのは、開発者名を明かさず「Ox Alpha」としてOpenRouterに登場した後。憶測と注目を集める中、Z.aiが作者であることを確認し、Hugging Faceで重みを公開した。

今回のリリースはコスト効率を強調。大規模AI展開を進める企業にとって重要だ。前世代比10分の1の実行コストを達成したのは、スパース注意と線形注意による処理・メモリ消費の削減が要因。

ベンチマークではGDPval-AA v2で最高スコア(Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.7 Flashを上回る)、AutomationBenchでは2位。トレーニングには30兆トークンのデータセットと勾配歪みを減らす「mHC」技術を使用した。

よくある質問

OpenRouterとこのモデルの関係は?
OpenRouter社は先週、開発者を明かさずに「Ox Alpha」というコードネームでこのモデルの無料ホスト版を公開。ユーザーはZ.aiの関与を推測していた。
GLM-5.3-Flashはハードウェア要件をどう下げる?
スパース注意は全トークンではなく関連トークンのみを処理。線形注意はsoftmaxアルゴリズムを置き換え、プロンプトサイズが2倍になってもRAM使用量は2倍に留まる(従来は4倍)。
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