AI 뉴스 · 오픈웨이트 1위 하던 익명 모델이 풀렸습니다 GLM-5.3-Flash · 320B 중 18B만 쓰는 멀티모달 오픈웨이트 ASAP AI·테크 이슈
정체 공개 이름을 숨겼던 모델이 가중치까지 풀렸습니다 오픈코드에서 Ox Alpha로 돌던 모델입니다. 만든 곳은 Z.ai였다고 공식 발표했습니다. 출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth
성능 · 만든 곳 자료 프론티어 모델을 넘보는 성능입니다. DeepSWE가 63.4로 올랐습니다. 이전 모델 대비 크게 개선되었습니다. 출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth
값 · 제3자 측정 같은 지능대를 10분의 1 값에 지능 지수 57점을 과제당 0.045달러에 냈습니다. 원래 10배 정도 비쌌던 점수대입니다. 출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth

1위 하던 익명 모델이 풀렸습니다

GLM-5.3-Flash · 320B 중 18B만 쓰는 멀티모달 오픈웨이트

· 카드 4장 · @ai.asap.kr

오픈코드와 오픈라우터에서 이름을 숨긴 채 돌던 모델이 있었습니다. Ox Alpha라고만 불렸고 공짜였습니다. 그 정체가 공개됐습니다.

Z.ai의 GLM-5.3-Flash였습니다. 가중치까지 MIT로 풀었습니다. 320B 규모인데 토큰마다 18B만 쓰는 구조이고 문맥은 100만 토큰, 텍스트와 이미지와 영상을 함께 다룹니다.

성능은 여섯 가지 시험으로 공개했습니다. DeepSWE가 63.4로 이전 판 46.2를 크게 넘었고 자동화 시험도 48.8 대 26.2였습니다. 다만 여섯 중 셋은 아직 윗급에 뒤집니다. 만든 곳이 낸 자료라는 점은 감안해야 합니다.

값이 진짜 이야기입니다. 제3자 측정인 인공지능 지수에서 57점을 과제당 0.045달러에 냈습니다. 그 점수대는 원래 열 배쯤 비쌌습니다.

내 기기에서도 돌릴 수 있습니다. Unsloth가 하루 만에 양자화 판을 냈습니다. 원본은 641GB인데 3비트로 줄이면 120GB가 되고 정확도는 82%가 남습니다. 다만 맥이나 DGX 스파크 정도는 있어야 합니다. 보통 PC 얘기는 아닙니다.

가장 덜 알려진 대목이 따로 있습니다. 익명으로 시험하던 기간에 몰린 그 트래픽을 전부 중국산 AI 칩이 받았다고 공식 블로그가 적었습니다. 320B급 모델을 중국 칩만으로 서빙하고 MIT로 풀었다는 뜻입니다.

저희가 앞서 짚은 것도 확인됐습니다. Ox Alpha가 화제일 때 DeepSWE 80%라는 숫자가 돌았는데, 저희는 그게 10문항짜리 부분 실행이라 쓰지 않고 전체 113문항 값인 63% 선을 지목했습니다. 공식 발표는 63.4였습니다.

출처 Z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth 문서

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카드 내용

  1. 정체 공개이름을 숨겼던 모델이 가중치까지 풀렸습니다

    오픈코드에서 Ox Alpha로 돌던 모델입니다. 만든 곳은 Z.ai였다고 공식 발표했습니다.

    출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth
  2. 성능 · 만든 곳 자료프론티어 모델을 넘보는 성능입니다.

    DeepSWE가 63.4로 올랐습니다. 이전 모델 대비 크게 개선되었습니다.

    출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth
  3. 값 · 제3자 측정같은 지능대를 10분의 1 값에

    지능 지수 57점을 과제당 0.045달러에 냈습니다. 원래 10배 정도 비쌌던 점수대입니다.

    출처: z.ai 공식 블로그 · HuggingFace · Unsloth
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