A kínai GLM-5.3-Flash mesterséges intelligencia-modell Nvidia nélkül működik, és töredékébe kerül a konkurenciának

Hírek2026.08.28.17 megtekintés

  • Az GLM-5.3-Flash az első nativ multimodális MI-modell a GLM-5 sorozatban.
  • Nem igényli az Nvidia hardvert, hanem kínai MI-chipeken fut.
  • Jelentősen olcsóbb, mint a nyugati riválisok, miközben versenyképes teljesítményt kínál.
  • A modell MIT-licenc alatt elérhető, súlyai nyíltan letölthetők.

Az GLM-5.3-Flash egy új, kínai fejlesztésű mesterséges intelligencia-modell, amely az Nvidia grafikus processzorai helyett kínai MI-chipeken fut, és jelentősen olcsóbban kínálja a felhőalapú szolgáltatásokat, mint a nyugati konkurencia. A fejlesztő, Z.ai szerint ez a modell egyedülálló infrastrukturális előnnyel és erős ár-érték aránnyal rendelkezik, miközben az intelligencia indexben szinte megegyezik a jelenlegi csúcsteljesítményű modellekkel[^1].

Az GLM-5.3-Flash fő jellemzői és teljesítménye

Nativ multimodalitás és skálázhatóság

Az GLM-5.3-Flash a GLM-5 sorozat első nativ multimodális modellje, amely összesen 320 milliárd paraméterrel rendelkezik, de ebből csak 18 milliárd aktív egy adott futtatás során. Ez lehetővé teszi a jelentős költségcsökkentést, valamint a hatékonyabb működést. A modell MIT-licenc alatt érhető el, így kutatók és fejlesztők is szabadon használhatják, a súlyok pedig elérhetők a Hugging Face platformon[^1].

Versenyképes intelligencia, alacsony költséggel

A GLM-5.3-Flash 57 pontot ért el az Intelligence Indexen, ami mindössze három ponttal marad el a nagyobb testvér GLM-5.3 60 pontos eredményétől, és egy szinten van olyan modellekkel, mint a GPT-5.6 Terra és a Muse Spark 1.2. A költségek tekintetében azonban kiemelkedő: az egy feladatra jutó költség mindössze 0,09 amerikai dollár, míg az GLM-5.3 esetében ez 0,68 dollár – vagyis több mint hétszer olcsóbb[^1].

Az Z.ai API-n keresztül az GLM-5.3-Flash 0,15 dollárba kerül egymillió input-tokenre, és 0,50 dollár egymillió output-tokenre, ami csak tizede a nagyobb modell árának. Az agent típusú feladatoknál a GDPval-AA v2 teszten 1770-es Elo-értéket ért el, amely megegyezik a GLM-5.3 és a Grok 4.6 teljesítményével, és csak a Claude Opus 5 előzi meg[^1].

Infrastruktúra: kínai MI-chipek előretörése

Nvidia nélkül: áttörés a hardverfüggetlen MI-ben

Az Z.ai az GLM-5.3-Flash modellt a bevezetés előtt névtelenül tesztelte „ox-alpha” néven, ahol rövid idő alatt a legnépszerűbb modell lett a héten. A teljes forgalom kínai MI-chipeken futott, megkerülve az Nvidia dominanciáját. A SemiAnalysis szerint napi 100 billió token feldolgozására volt képes az infrastruktúra – ilyen kapacitást eddig csak a legfejlettebb nyugati laborok tudtak felmutatni[^1].

A hardverhatékonyság és a költségek tokenenként összevethetők a jelenleg elterjedt Nvidia GPU-kkal, ami komoly versenyhelyzetet teremt. A Z.ai saját SGLang-alapú szoftvert fejlesztett az MI-modell futtatásához, amely lehetővé tette az egyes feldolgozási lépések önálló skálázását, és háromszoros teljesítménynövekedést ért el ugyanazon a hardveren. Az optimalizációban egy GLM-5.3-alapú ügynök segített[^1].

Mit jelent mindez a mesterséges intelligencia piacán?

Árverseny és nyílt innováció

Az GLM-5.3-Flash megjelenése újabb példája annak, hogy a kínai fejlesztők sikeresen nyomást gyakorolnak a nyugati MI-piacra költséghatékonyság és hardverfüggetlenség terén. Az MIT-licenc, a nyíltan elérhető súlyok és a jelentős árkülönbség a nyugati modellekhez képest lehetővé teszi a szélesebb körű kutatást és alkalmazást, továbbá elősegíti az MI fejlesztés demokratizálódását[^1].

Összefoglaló

Az GLM-5.3-Flash sikeresen demonstrálta, hogy versenyképes MI-modell építhető Nvidia hardver nélkül is, jelentős költségelőnnyel. Ez várhatóan felgyorsítja az alternatív hardverek elterjedését, valamint további árversenyt generál az MI-piacon, amelyből mind a fejlesztők, mind a végfelhasználók profitálhatnak.

Forrás:

[^1]: The Decoder (2026. 08. 27.). “Chinesisches KI-Modell GLM-5.3-Flash läuft ohne Nvidia und kostet einen Bruchteil der Konkurrenz”. Közzétéve [2026. 08. 27.].

Follow
Keresés Népszerű
Loading

Signing-in 3 seconds...

Signing-up 3 seconds...