GLM-5.3 — текстовая MoE-модель семейства GLM-5 от Z.ai с 753 млрд параметров (около 40 млрд активных на токен), контекстом 1 048 576 токенов и упором на программирование, рассуждение и долгосрочную работу с инструментами.

Что важно:

🟠 Масштабное постобучение. Главное изменение — не архитектура (сохранены MoE, DSA, IndexShare и MTP из GLM-5.2), а расширенное постобучение. Разработчики увеличили вычислительный бюджет, разнообразили тренировочные сценарии и расширили набор сред для длительных задач.
🟠 IndexShare для эффективной работы с длинным контекстом. Технология переиспользования индексов внимания между соседними слоями трансформера: только один слой в группе из четырёх вычисляет индексы, остальные используют их повторно. Это снижает вычислительную сложность при работе с контекстом в 1 млн токенов.
🟠 MoE-архитектура. 256 маршрутизируемых экспертов + 1 общий, top-k = 8 экспертов на токен. Модель поддерживает Multi-Token Prediction, работу с инструментами и управление усилиями рассуждения.

Подробнее — в слайдах.

▶️ GLM-5.3 доступна в нашем каталоге

Внимание! Для этой модели доступны только частные эндпоинты. Тарификация производится за время фактической аренды сервера, а не за количество обработанных токенов.

Поздравляем разработчиков с профессиональным праздником ❤️

Работа программиста — это не только код. Это постоянное обучение, поиск решений в чужом коде, баланс между фокусом и коммуникацией с командой.

Мы подготовили карточки с данными о том, как на самом деле устроена работа разработчиков.

Листайте карусель, чтобы узнать:

— сколько разработчиков продолжают учиться
— с какими трудностями они сталкиваются ежедневно
— как отвлечения влияют на работу

С Днём программиста!

И куда же без подарка! По этому промокоду вы получите +20% к пополнению баланса в нашем облаке!

Сравнительный анализ инференса модели openai/gpt-oss-20 на RTX 4090 и H100 NVL

Что важно:
🟠 RTX 4090 достигает предела масштабирования пропускной способности на уровне ~15 RPS. Объема VRAM хватает для одновременного размещения не более двух контекстов максимальной длины (131k токенов) и при одновременной обработке более 200 запросов начинается вытеснение (preemption) данных из KV-кэша (фактически удаление).
Это приводит к необходимости повторного вычисления значений KV для вытесненного запроса с первого токена, что увеличивает показатели TTFT, ITL и E2E latency.

🟠 KV_OFFLOAD снижает негативный эффект вытеснения путем сохранения уже рассчитанных значений для вытесняемых запросов на хосте, но вносит дополнительные задержки из-за передачи данных между GPU и CPU.

🟠 H100 NVL не допускает вытеснения и обеспечивает линейное масштабирование пропускной способности (запросов / сек) с увеличением RPS благодаря четырехкратному преимуществу в объеме доступной памяти под KV-кэш и при этом обладает гораздо более мощными вычислительными возможностями.

▶️ Арендовать сервер с Н100 NVL

📬 Подписывайтесь на нас в МАХ