Programming

Ox Alpha вышла из стелса — это GLM 5.3 Flash 320B-A18B мультимодальная модель, веса которой уже дос

August 26, 20264 views1 min read
Ox Alpha вышла из стелса — это GLM 5.3 Flash

320B-A18B мультимодальная модель, веса которой уже дос

AI Summary

Ox Alpha представила новую мультимодальную модель GLM 5.3 Flash с весом 320B-A18B, которая демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с GLM 5.2, но уступает более мощной GLM 5.3. Модель доступна через API по цене от $0,15 до $0,5 за миллион токенов, с 50% скидкой в не пиковые часы и на выходных.

Ox Alpha вышла из стелса — это GLM 5.3 Flash

320B-A18B мультимодальная модель, веса которой уже доступны. По бенчам сильнее GLM 5.2, но слабее полноценной GLM 5.3. Модель доступна в API по цене $0,15/$0,5 за миллион токенов, за пределами пиковых часов и по выходным на модель делают скидку в 50%.

Блогпост

Веса

@ai_newz

#AI#API#multimodal model#GLM

Want to try AI?

Compare the best neural networks in one place — for free

Go to neural networks
Share:
Источник: @ai_newz

Related News

AI
Programming

Как мы создаём аналог Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywhere

Компания разрабатывает Amvera — российский аналог популярных платформ для хостинга веб-приложений, таких как Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywhere. Проект нацелен на предоставление альтернативы для разработчиков в России, предлагая аналогичные функции и возможности.

3h ago6
AI
Programming

RAG-бот для любого сайта на Python за 60 строк кода

Создан простой RAG-бот на Python, который способен читать текст с любой веб-страницы и отвечать на вопросы, основываясь только на этой информации. Полный гайд включает код и объяснения, позволяя разработать бота всего за 60 строк кода.

23h ago12
AI
Programming

Training and Finetuning Multi-Vector Embedding Models with Sentence Transformers

В статье рассматривается процесс обучения и дообучения многовекторных эмбеддинговых моделей с использованием Sentence Transformers. Авторы описывают методы, позволяющие улучшить качество представления текстов, а также делятся практическими рекомендациями по настройке моделей для различных задач обработки естественного языка. Основное внимание уделяется эффективности и гибкости подходов в контексте современных требований к машинному обучению.

1d ago10