【AI】謎の高性能AI、正体は中国の「GLM-5.3-Flash」と判明　AnthropicやOpenAIの対抗馬に [すらいむ★]

謎の高性能AI、正体は中国の「GLM-5.3-Flash」と判明　AnthropicやOpenAIの対抗馬に

　複数のAIモデルを利用できるプラットフォームOpenRouterに先週、匿名のAIモデルが「Ox Alpha」として登場した。
　中国企業Z.aiはこのほど、同社が開発元だと明らかにした。
　モデルの正式名称は「GLM-5.3-Flash」。
　高性能でありながら低価格で、AnthropicやOpenAIの人気モデルに性能とコストの両面で対抗する。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

japan.cnet　2026年08月28日 14時42分
https://japan.cnet.com/article/35252028/

楽天AIクソワロタｗ

Anthropic Claude Codeはトップランナーであるが故に廉価なHaikuが手を抜いている

中華AIはその値段帯に自社のフロンティアをぶつけて来ている

DGX Spark中国人の陰湿さが現れたニュースだな

◇テレポートを完全否定される日が迫っているのか
ローマン宇宙望遠鏡は何を変えるのか、広視野と重力・遮光で宇宙を測る仕組み
2026年8月29日
xenospectrum.com/roman-telescope-cosmic-survey/
デンドライトは消さずに向きだけ変える。SLACが実現した全固体電池の短絡ゼロ設計
SLAC国立加速器研究所とスタンフォード大学が、形状記憶合金のリングで固体電解質を170℃で二軸圧縮し、リチウムデンドライトの成長方向を電極へ向かう縦から横へ逸らした。前例のない密度の枝が生えても数千回の充放電で短絡しなかったとNatureに報告している。
2026年8月29日
xenospectrum.com/solid-state-battery-dendrite-deflection/
↨ブラックホール内「流動体」も上記と同じ状態ですか？↨
◇ブラックホールは物理的に存在して居る確定か
やはりブラックホール星？　初期宇宙の天体「リトル・レッド・ドット」の新たな研究成果
8/27(木) 17:30
news.yahoo.co.jp/articles/8a6f05a21a0e9ef138c83c4e785d0fcb2f4cc764
高速移動するブラックホール「RBH-1」は誕生時に弾き飛ばされた？　“星の軌跡”の最新研究成果
8/28(金) 22:10
news.yahoo.co.jp/articles/79694d098e45b8469f80d8f754c78eaa2e054f74
ケンブリッジ大が極低温気体で挑んだ「真空の量子ゆらぎ」可視化実験
ケンブリッジ大が極低温カリウム気体で相対論的量子場を模擬し、基底状態にある空間的な真空ゆらぎの直接撮影に成功した。熱雑音を6ナノケルビン以下に抑え、量子力学固有の揺らぎを捉えた手法と限界を解説する。
2026年8月28日
xenospectrum.com/imaging-vacuum-fluctuations-quantum-field-bec/

電気代わずか790円、旅客機クラスの電動航空機が27分間の初飛行に成功
公開： 2026-08-29 08:00
karapaia.com/archives/624113.html

>>1の本文
>>　GLM-5.3-Flashはオープンウェイトであるため、ダウンロードして手元のハードウェアで動かすこともできる。この場合、サブスクリプション料金やAPI利用料を支払う必要はない。ただし、相当な計算能力が必要になる可能性がある。モデルの重みだけで300GBを超えるためだ。

このように記載されているけれど一般人のパソコンでも起動するともまれる

謎の高性能AI「Ox Alpha」の正体は「GLM-5.3-Flash」だったことが判明、Claude Opus 4.8と同等性能のオープンモデル＆中国製チップで運用可能
2026年08月27日 11時41分
https://gigazine.net/news/20260827-glm-5-3-flash/
>>GLM-5.3-Flashは総パラメーター数3200億・アクティブパラメーター数180億のMoEモデルで、コンテキスト長は最大100万トークンです。総パラメーター数7530億のGLM-5.2より規模の小さいモデルですが、スパースアテンションと線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用することでGLM-5.2を超える性能を実現しています。
>>第三者機関のArtificial AnalysisもGLM-5.3-Flashの性能分析結果を公開しています。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアは「57」で、Claude Opus 4.8を上回りました。
>>エージェント性能の指標であるArtificial Analysis Agentic Indexのスコアは「58」で、Claude Opus 4.8だけでなくClaude Fable 5やGPT-5.6 Solを上回っています。
>>さらに、GLM-5.3-Flashはオープンモデルとして公開されており、以下のリンク先からダウンロード可能。ライセンスはMIT Licenseを採用しています。

中国製AIモデル「GLM-5.3」が約束通りオープンモデルとして無償公開される、Claude Fable 5やGPT-5.6 Solに匹敵する高性能モデル
2026年08月29日 00時10分
https://gigazine.net/news/20260829-glm-5-3-open/
>>GLM-5.3はテストによってはClaude Fable 5やGPT-5.6 Solを上回る性能を備えた高性能
>>日本時間の2026年8月29日0時に実際にオープンモデルとして公開されました。モデルはHugging FaceとModelScopeからダウンロード可能。ライセンスは「GLM-5.3 License」で、「年間収益が100億ドル(約1兆6000億円)を超える場合はZ.aiによるセキュリティ審査に合格する必要がある」と定められています。
>>GLM-5.3は総パラメーター数7440億・アクティブパラメーター数400億のMoEモデルで、実行するにはデータセンター級のAIインフラが必要です。すでにUnslothが量子化版を公開しており、UD-IQ2_M版なら「256GBのユニファイドメモリを搭載したMac」や「24GBのVRAMと256GBのRAMを搭載したPC」で実行可能と案内されています。
>>第三者機関のArtificial AnalysisによるGLM-5.3の性能評価は以下の通り。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアは「60」で、Claude Opus 4.8を上回っています。
>>エージェント性能の総合指標であるArtificial Analysis Agentic Indexのスコアは「59」で、GPT-5.6 SolやGrok 4.6を上回りました。

Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。
2026年08月27日 12時22分
https://gigazine.net/news/20260827-qwen3-8-flash-next/
>>モデルの表現可能な語彙をわずかな追加計算で拡張できる「N-gram Embedding」も組み込んでいます。総パラメーター数は1250億、アクティブパラメーター数は60億で、N-gram
>>Embeddingのパラメーター数は510億です。標準状態で26万2144トークンのコンテキスト長に対応し、コンテキスト長を拡張する「YaRN」によって最大100万トークンまで対応できます。
>>Qwen3.8-Flash-Nextは多くのテストでClaude-Opus-4.8(Max)を上回っています。なお、Qwen3.8-Flash-Nextのトレーニングに必要な期間はQwen3.8-27Bの9分の1とのこと。
>>Qwen3.7-Plusを基準としてコンテキスト長ごとのプリフィルの速度差を示したもの。100万トークンを処理する場合、Qwen3.8-Flash-NextはQwen3.7-Plusの8.6倍高速です。
>>Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。

Alibaba、Qwen4設計を先行公開：6B活性・訓練量3分の1でFLOPs9分の1
2026年8月27日
https://xenospectrum.com/qwen-flash-next/
>> 176B相当の容量を持ちながら、1トークン当たり6Bだけを動かす設計だ。

>>6-9が>>1の性能を一鳥分かるようになる


>>1を>>10のAIのプログラムに成るように最適化をすれば一般のパソコンでも使用できるようになる