GLM · 2026-08 · MoE متناثر
GLM-5.3
GLM-5.3 هو محول انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA) أصدره GLM في 2026-08، ويضم 78 طبقة وبعداً مخفياً قدره 6144 ونافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزاً.
كومة الطبقات
الانتباه ×78 · الطبقات 78
حقائق رئيسية
| المعمل | GLM |
|---|---|
| تاريخ الإصدار | 2026-08 |
| المعاملات | 767.4 مليار |
| النشطة | 40.2 مليار |
| السياق | 1,048,576 tokens |
| الانتباه | MLA · kv_lora_rank 512 |
| الطبقات | 78 |
| بعد الطبقة المخفية | 6,144 |
| رؤوس الانتباه | 64 |
| حجم المفردات | 154,880 |
| ترميز الموضع | learned/absolute |
| التطبيع | RMSNorm |
| دالة التنشيط | silu |
| الدقة | fp8 |
| فئة المعمارية | GlmMoeDsaForCausalLM |
نظرة عامة على المعمارية
الانتباه
انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA). kv_lora_rank=512.
الشبكة التغذية / MoE
هو مزيج خبراء متناثر يضم 256 خبيراً موجهاً بتوجيه top-8؛ ونحو 40.2 مليار معامل نشطة لكل رمز.
يتضمن الإعداد 1 طبقات إضافية للتنبؤ متعدد الرموز (MTP) تُستخدم لتسريع فك الترميز.
مقارنة حقل بحقل
المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.
مقارنة كاملة بالسابق GLM-5.2
| النموذج | GLM-5.3 | GLM-5.2 | النسبة |
|---|---|---|---|
| model_type | glm_moe_dsa | glm_moe_dsa | ＝ |
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM | GlmMoeDsaForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 6144 | 6144 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 78 | 78 | ≈1 |
| num_attention_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| head_dim | 192 | 192 | ≈1 |
| intermediate_size | 12288 | 12288 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 256 | 256 | ≈1 |
| num_experts_per_tok | 8 | 8 | ≈1 |
| n_shared_experts | 1 | 1 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 2048 | 2048 | ≈1 |
| kv_lora_rank | 512 | 512 | ≈1 |
| qk_rope_head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| q_lora_rank | 2048 | 2048 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 1048576 | 1048576 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 154880 | 154880 | ≈1 |
| num_nextn_predict_layers | 1 | 1 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | ＝ |
| ep_size | 1 | 1 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 3 | 3 | ≈1 |
أكثر المعماريات تشابهاً
- GLM-5.2 (GLM, 2026-06) 1.000
- Hunyuan 4 Preview (Hunyuan, 2026-08) 1.000
- GLM-5 (GLM, 2026-02) 0.999
- GLM-5.1 (GLM, 2026-04) 0.999
- GLM-5.3-Flash (GLM, 2026-08) 0.994
- Kimi K2 0905 (Kimi, 2025-09) 0.938
تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).
حقول config.json الخام
53 حقل
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 |
| ep_size | 1 |
| first_k_dense_replace | 3 |
| head_dim | 192 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 6144 |
| index_head_dim | 128 |
| index_n_heads | 32 |
| index_share_for_mtp_iteration | true |
| index_skip_topk_offset | 3 |
| index_topk | 2048 |
| index_topk_freq | 4 |
| indexer_rope_interleave | true |
| indexer_types | full×21 + shared×57 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| kv_lora_rank | 512 |
| max_position_embeddings | 1048576 |
| mlp_layer_types | dense×3 + sparse×75 |
| model_type | glm_moe_dsa |
| moe_intermediate_size | 2048 |
| moe_layer_freq | 1 |
| moe_router_dtype | float32 |
| n_group | 1 |
| n_routed_experts | 256 |
| n_shared_experts | 1 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 78 |
| num_key_value_heads | 64 |
| num_nextn_predict_layers | 1 |
| pad_token_id | 154820 |
| pretraining_tp | 1 |
| q_lora_rank | 2048 |
| qk_head_dim | 256 |
| qk_nope_head_dim | 192 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_interleave | true |
| routed_scaling_factor | 2.5 |
| scoring_func | sigmoid |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 1 |
| topk_method | noaux_tc |
| transformers_version | 5.15.0 |
| use_cache | true |
| v_head_dim | 256 |
| vocab_size | 154880 |