2026. augusztus 20., csütörtök · Modellek

Z.ai GLM-5.3 modellje vezeti a nyílt rangsort, de késik a súlyok kiadása

A kínai Z.ai új GLM-5.3 modellje 60 pontot ér el az Artificial Analysis Intelligence Indexen, amivel holtversenyben az élre kerül a Kimi K3-mal a nyílt modellek között, hét ponttal megelőzve elődjét, a GLM-5.2-t. A legnagyobb javulás az ágensfeladatokban mutatkozik: a GDPval-AA v2 benchmarkon az Elo-pontszám 1524-ről 1770-re ugrik, így a modell a második helyre kerül, csak a Claude Opus 5 (1855) mögött. Árban a GLM-5.3 feladatonként 0,68 dollárba kerül, ami drágább elődjénél, de 19 százalékkal olcsóbb, mint a Kimi K3. A modell egyelőre csak a Z.ai API-ján elérhető, a nyílt súlyok kiadását a vállalat állítása szerint mintegy két héttel elhalasztják biztonsági okokból, mivel a modell hatékonyan ismer fel sebezhetőségeket, és előbb csak kiválasztott partnereknek adják át.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Az Artificial Analysis független mérései szerint a GLM-5.3 a legerősebb nyílt modellek közé került, és olcsóbb a Kimi K3-nál (bár drágább elődjénél), ami éleződő versenyt jelez a nyílt súlyú modellek piacán.

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 20., csütörtök napi AI összefoglaló része.

Helyesbítés · 2026. október 2., péntek

Helyesbítés (2026-10-02): a „Miért fontos?” „A vállalati mérési adatok” alapján a modellt „egyben legolcsóbb” nyílt modellnek nevezte; a számok az Artificial Analysis független méréseiből származnak, és a GLM-5.3 elődjénél drágább, csak a Kimi K3-nál olcsóbb.

Kapcsolódó hírek

Z.ai áll a rejtélyes Ox Alpha modell mögött

Hétvégén sokat találgattak, melyik AI-labor készítette az OpenRouteren névtelenül feltűnt, benchmarkokon élen járó Ox Alpha nyílt súlyú modellt. A TechCrunch szerint a Bloomberg értesülésére hivatkozva a GLM-sorozatot jegyző Z.ai áll mögötte, amit a cég meg is erősített: Ox Alpha a GLM-család legújabb tagja. A Z.ai szerint a modell kódolásra, hosszan tartó ágensi munkára és éles üzemi feladatokra tervezett rendszer, amely komplex, hosszú távú szoftverfejlesztési munkát és vizuális kontextussal kombinált feladatokat is kezel. A TechCrunch augusztus 26-i, szerdai cikke szerint a cég aznap teszi közzé a modell súlyait, ezután a fejlesztők építhetnek rá. A TechCrunch szerint az olcsó, versenyképes kínai modellek – köztük a korábban bemutatott GLM-5.3, amely egyes benchmarkokon az Anthropic Fable 5 modelljével vetekszik – piaci részesedést vehetnek el az olyan drága, élvonalbeli cégektől, mint az OpenAI és az Anthropic.

Hassabis: az AGI már két-három éven belül itt lehet

Demis Hassabis, a Google DeepMind alapítója és kémiai Nobel-díjas tudós a Wall Street Journalnak adott interjúban arról beszélt, hogy becslése szerint az általános mesterséges intelligencia (AGI) már két-három éven belül megérkezhet, szemben a korábbi, három-öt éves jóslatával. A Decoder cikke szerint Hassabis AGI-definíciója egy olyan rendszer, amely lefedi az emberi agy teljes kognitív skáláját, és ezt az úgynevezett „Einstein-teszttel” mérné: képes-e egy kizárólag 1901 előtti tudáson tanított rendszer reprodukálni Einstein 1905-ös dolgozatait. Hassabis az AGI hatását „10-szer akkorának és 10-szer gyorsabbnak” nevezte, mint az ipari forradalom. A cikk szerint Hassabis a Google DeepMind éléről lelépve most a cég gyógyszerkutatási leányvállalatára, az Isomorphic Labsra összpontosít, emellett egy iparág által finanszírozott, kormányzati felügyelet alatt álló testületet javasolt a modellek kiadás előtti ellenőrzésére.

NVIDIA RFD4-Proteina: gyorsabb fehérjetervezés reward-vezérelt kereséssel

Az NVIDIA bejelentette az RFD4-Proteina nyílt modellt, amelyet a Washingtoni Egyetem Orvostudományi Karának Protein Design Intézetével közösen fejlesztettek ki. A vállalat szerint a modell egy lépésben tervezi meg a fehérjeszekvenciát és a teljes atomi szerkezetet, kiküszöbölve a korábbi megközelítések külön inverz-folding lépését. Az NVIDIA állítása szerint a reward-vezérelt, inferencia idejű keresés a számítási kapacitást a legígéretesebb jelöltekre összpontosítja, a mintavételezési lépések számát pedig mintegy 400-ról 60-ra csökkentették, ami 3,8-szoros gyorsulást és 84 százalékkal kisebb csúcsmemória-igényt eredményez 200 aminosavas fehérjéknél az elődmodellhez, az RFD3-hoz képest. A modell nyílt forráskódú változatként és NIM mikroszolgáltatásként is elérhető, és a vállalat szerint olyan feladatokra használható, mint a PD-L1 onkológiai célpont elleni kötőfehérjék tervezése hotspot-megkötésekkel.

Elevenlabs két új valós idejű beszédmodellt jelentett be

Az Elevenlabs két új speech-to-speech modellt adott ki Eleven Realtime néven: a v1 Max és a v1 Mini változatot. A cég állítása szerint a v1 Max 98,8 százalékot ér el a Big Bench Audio benchmarkon, mindössze 0,57 másodperces válaszidővel, és jelenleg egyetlen modell sem gyorsabb és pontosabb egyszerre az Artificial Analysis ranglistáján. A kisebb v1 Mini modellt természetes, olcsóbb beszélgetésekre fejlesztették, és felismeri, ha valaki befejezte a mondandóját vagy csak "mm-hmm"-mel reagál, míg a v1 Max komplexebb feladatokra, például ügyfélszolgálati célokra készült. Mindkét modell elérhető az ElevenAgents platformon, valamint egy OpenAI-kompatibilis Realtime API-n keresztül, percalapú díjazással és token-költséggel.