GLM · 2026-08 · MoE sparsa · Multimodale

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash è un Transformer a attention multi-head latente (MLA) pubblicato da GLM nel 2026-08, con 45 strati, dimensione nascosta 4096 e una finestra di contesto di 1,048,576 token.

Pila di strati

Lineare ×34 sparse ×11 · Strati 45

Dati chiave

LaboratorioGLM
Pubblicazione2026-08
Parametri328.9 mld
Attivi13 mld
Contesto1,048,576 tokens
AttentionMLA · kv_lora_rank 512
Strati45
Dim. nascosta4,096
Teste di attention64
Vocabolario154,880
Codifica posizionalelearned/absolute
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionefp8
Classe architetturaleGlm5NextForConditionalGeneration

Panoramica dell'architettura

Ingresso vision → token t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 154,880 → Dim. nascosta 4,096 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 0 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention Cache KV/token ≈ 512 contro 2·4,096 denso → ≈ 1/16.0 Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +280… Esperto condiviso ×1 top-8 su 288 esperti · ≈ 13mld parametri attivi per token × 45 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 154,880 p p p → token successivo MTP ×1 → +1 token futuri Codifica posizionale learned/absolute Precisione FP8 Contesto 1024K tok Vision ⇢ token
Disegnato dal config.json distribuito · 45 strati / larghezza 4,096 / contesto 1,048,576. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention multi-head latente (MLA). kv_lora_rank=512.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 288 esperti instradati e routing top-8; circa 13 milioni di parametri sono attivi per token.

La configurazione include 1 strati extra di predizione multi-token (MTP) usati per accelerare il decodice.

Confronto campo per campo

Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.

Confronto completo con il predecessore GLM-5.3
ModelloGLM-5.3-FlashGLM-5.3Rapporto
model_typeglm5_nextglm_moe_dsa
architecturesGlm5NextForConditionalGenerationGlmMoeDsaForCausalLM
hidden_size40966144×0.667
num_hidden_layers4578×0.577
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads6464≈1
head_dim0192×0.000
intermediate_size1228812288≈1
hidden_actsilusilu
n_routed_experts288256×1.13
num_experts_per_tok88≈1
n_shared_experts11≈1
moe_intermediate_size20482048≈1
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim064×0.000
q_lora_rank15362048×0.750
max_position_embeddings10485761048576≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size154880154880≈1
num_nextn_predict_layers11≈1
image_token_id154854
video_token_id154855
image_start_token_id154830
image_end_token_id154831
video_start_token_id154832
video_end_token_id154833

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

65 campi
architecturesGlm5NextForConditionalGeneration
image_token_id154854
video_token_id154855
image_start_token_id154830
image_end_token_id154831
video_start_token_id154832
video_end_token_id154833
tie_word_embeddingsfalse
model_typeglm5_next
transformers_version5.16.0
attention_biasfalse
attention_dropout0
dtypebfloat16
eos_token_id154820×1 + 154827×1 + 154829×1
first_k_dense_replace3
hc_eps0.000001
hc_mult4
hc_sinkhorn_iters20
head_dim0
hidden_actsilu
hidden_size4096
index_head_dim128
index_kpool4
index_kpool_always_select_tailtrue
index_kpool_compresstrue
index_n_heads32
index_topk2048
index_share_for_mtp_iterationtrue
indexer_rope_interleavetrue
indexer_typesfull×45
initializer_range0.02
intermediate_size12288
kv_lora_rank512
layer_typeslinear_attention×34 + deepseek_sparse_attention×11
max_position_embeddings1048576
mhctrue
mla_use_nopetrue
mlp_layer_typesdense×3 + sparse×42
moe_intermediate_size2048
moe_router_dtypefloat32
n_group1
n_routed_experts288
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers45
num_key_value_heads64
num_nextn_predict_layers1
output_router_logitsfalse
pad_token_id154820
q_lora_rank1536
qk_head_dim256
qk_nope_head_dim256
qk_rope_head_dim0
rms_norm_eps0.00001
routed_scaling_factor2.5
router_aux_loss_coef0.001
scoring_funcsigmoid
swiglu_limit10
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
use_cachetrue
v_head_dim256
vocab_size154880