🤖🇨🇳 Z.ai открыла веса GLM-5.3 для развёртывания автономных ИИ-агентов в изолированных информационных системах
Китайская Z.ai 28 августа опубликовала полные веса GLM-5.3 – крупной модели, рассчитанной прежде всего на длительную самостоятельную работу с программным кодом, документами и подключёнными программными средствами. GLM-5.3 содержит около 744 млрд параметров, из которых при обработке одного токена задействуется примерно 40 млрд. Окно контекста достигает 1 млн токенов, что позволяет одновременно учитывать крупную кодовую базу, техническую документацию, журналы работы и длительную историю действий агента.
📌 Практическое отличие GLM-5.3 состоит в переходе от формирования отдельных ответов к выполнению последовательности действий. Агент может самостоятельно определить необходимые файлы, изучить их содержимое, вызвать программные инструменты, выполнить команды в терминале, внести изменения, проверить полученный результат и при обнаружении ошибки продолжить работу без повторной постановки задачи оператором.
Такая схема позволяет использовать модель для самостоятельной работы с файлами, программами и внутренними базами данных, а не только как средство подготовки текста. В корпоративной или государственной системе агенту могут быть предоставлены права на поиск по внутренним документам, анализ исходного кода, обработку журналов событий, подготовку отчётов, проверку конфигураций и выполнение регламентированных операций через подключённые программные средства.
🔺 Главное значение публикации весов – возможность выполнять такую работу без передачи исходных данных внешнему поставщику ИИ. Модель может размещаться в изолированной вычислительной инфраструктуре организации, где отдельно определяются доступные ей информационные системы, набор разрешённых инструментов, права на изменение данных и порядок контроля действий оператора.
Это особенно важно для структур, работающих с закрытой технической документацией, внутренними программными системами, промышленными данными и служебной информацией, которую невозможно передавать в публичные облачные сервисы.
По сравнению с GLM-5.2 архитектура модели существенно не изменилась. Основной прирост достигнут за счёт дополнительного обучения именно многоэтапной работе в программной среде. В испытаниях заметно улучшились выполнение длительных задач, работа через терминал, исправление программных ошибок и поиск уязвимостей.
Исходные веса GLM-5.3 в формате FP8 занимают около 756 ГБ и состоят из 141 файла, поэтому полноценное развёртывание рассчитано прежде всего на серверы и вычислительные кластеры. Одновременно уже опубликована 3-битная сборка Unsloth объёмом около 343 ГБ. Поддерживаются SGLang, vLLM, KTransformers и китайские ускорители Huawei Ascend.
Публикация GLM-5.3 расширяет возможность создания автономных ИИ-агентов непосредственно внутри закрытых информационных систем. В таком варианте организация контролирует не только данные, но и саму модель, вычислительную инфраструктуру, набор доступных агенту средств и правила его работы. Фактически открытые модели постепенно переходят от роли интеллектуального помощника к программному компоненту, способному самостоятельно выполнять часть операций непосредственно во внутренней защищённой информационной системе организации.
Справочно.GLM-5.3 – около744 млрд параметров, порядка 40 млрд активных; контекст – до 1 млн токенов; FP8-веса – около 756 ГБ; 3-битная сборка Unsloth – около 343 ГБ.