Báo sớm: Z.ai mở nguồn mô hình đa phương thức gốc GLM-5.3-Flash và các thông tin khác

Ngày 26/8, Z.ai đã phát hành và mở nguồn GLM-5.3-Flash (320B-A18B), mô hình đa phương thức gốc đầu tiên thuộc dòng GLM-5.

Mô hình này sử dụng kiến trúc MoE (Mixture of Experts) với tổng số tham số là 320 tỷ, kích hoạt khoảng 18 tỷ tham số cho mỗi Token, hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh cùng ngữ cảnh 1 triệu Token, đồng thời mở cấp trọng số mô hình theo giấy phép MIT. Trong đánh giá Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.

1, GLM-5.3-Flash đạt 57 điểm, ngang bằng với Claude Opus 4.8 Max Effort.

Thử nghiệm Z.ai Code Bench v1.0 do chính Z.

ai phát triển cho thấy mô hình này đạt 29,0 điểm ở mức suy luận cao nhất, trong khi Claude Opus 4.8 đạt 29,5 điểm. Về kiến trúc, GLM-5.

3-Flash kết hợp sự chú ý thưa (sparse attention) và sự chú ý tuyến tính (linear attention), đồng thời giới thiệu Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) nhằm giảm chi phí tính toán khi suy luận ngữ cảnh dài và mức chiếm dụng KV Cache. Mô hình còn tích hợp khả năng thị giác vào quy trình Coding và Agent, có thể kết hợp Browser Use và Computer Use để xử lý trang web, giao diện người dùng và phản hồi thực thi mã. Ngoài phát triển phần mềm, GLM-5.

3-Flash còn hỗ trợ các kịch bản như văn phòng, nghiên cứu tài chính và xử lý tài liệu chuyên nghiệp, có thể kết hợp công cụ bên ngoài để hoàn thành phân tích, lập mô hình, và tạo các tệp định dạng PPTX, PDF, DOCX, XLSX. Hiện tại, mô hình đã được tích hợp vào ZCode, GLM Coding Plan và API chính thức, trọng số mô hình cũng đã được mở trên Hugging Face. Về giá, Z.

ai cho biết giá API thông thường của GLM-5.3-Flash khoảng một phần mười so với GLM-5.3, và trong thời gian giảm giá giới hạn chỉ khoảng một phần hai mươi.

Perplexity AI ra mắt Portable Computer Ngày 25/8, Perplexity hợp tác cùng NVIDIA ra mắt thiết bị AI tại máy khách Portable Computer. Sản phẩm này hỗ trợ chạy hoàn chỉnh quy trình cốt lõi của Perplexity Computer ngay trên thiết bị, thực hiện xử lý thuần cục bộ các thao tác như phân tích tệp, truy xuất nội bộ và điều phối tác vụ, chỉ phối hợp gọi mô hình đám mây theo nhu cầu khi được người dùng ủy quyền. Về thích ứng phần cứng và mô hình, Portable Computer trong đợt đầu hỗ trợ NVIDIA DGX Spark chạy hệ điều hành Linux, có thể trực tiếp chạy Qwen 3.8 27B và mô hình PPLX 27B được huấn luyện hậu kỳ tự phát triển bởi Perplexity, và mọi tác vụ hoàn thành tại máy khách đều không tiêu tốn Perplexity Credits. Trong tương lai sẽ dần giới thiệu NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning và phiên bản tinh chỉnh tối ưu hóa sâu cho phản hồi nhanh. Hiện tại, Portable Computer đã mở cho người dùng Perplexity Pro và Max; hỗ trợ cho hệ điều hành Windows và PC trang bị GPU GeForce RTX / RTX PRO cũng sẽ được ra mắt dần trong thời gian tới. Nguồn

BenQ ra mắt dòng màn hình chuyên nghiệp Creative Pro PV50 Ngày 25/8, BenQ phát hành dòng màn hình chuyên nghiệp Creative Pro PV50, bao gồm hai mẫu 32 inch PV3250U và 27 inch PV2750U. Cả hai màn hình đều có độ phân giải 4K UHD, hướng tới các công việc như biên tập video và chỉnh màu hậu kỳ. Về màu sắc, dòng PV50 được tinh chỉnh cho quy trình Rec.709 và Gamma 2.4, hỗ trợ tính năng Dark-Tone Clarity (Độ rõ vùng tối) nhằm cải thiện thể hiện chi tiết vùng tối, giảm nén mức đen và lệch sắc độ. Dòng này còn hỗ trợ tính đồng nhất màu sắc và độ sáng toàn màn hình, cũng như hiệu chuẩn phần cứng 3D LUT 16-bit, dữ liệu hiệu chuẩn có thể được lưu trữ bên trong màn hình. Về tính năng quy trình, màn hình cung cấp các công cụ như Shadow Check (Kiểm tra vùng tối), Marker (Đánh dấu khung hình) và Area Zoom (Phóng to cục bộ), đồng thời đi kèm với tản sáng từ tính và bộ điều khiển Hotkey Puck. Về giao diện, dòng PV50 hỗ trợ Thunderbolt 4, có thể truyền video và dữ liệu qua một cáp duy nhất, đồng thời cung cấp nguồn ngược lên tới 96W. Nguồn

Google ra mắt mô hình chuyển giọng nói thành văn bản Gemini 3.5 Transcribe Ngày 26/8, Google ra mắt mô hình nhận dạng giọng nói (ASR) Gemini 3.5 Transcribe. Mô hình này hỗ trợ chuyển ngữ luồng thời gian thực và chuyển ngữ âm thanh thu sẵn, có thể tự động xóa các từ ngữ đệm như "ừm", "à", nội dung lặp lại và lỗi phát âm, đồng thời điều chỉnh kết quả chuyển ngữ dựa trên việc tự sửa sai của người dùng sau đó, tạo ra văn bản dễ đọc hơn. Google cho biết độ trễ chuyển ngữ đầu cuối của Gemini 3.5 Transcribe giảm khoảng 70% so với thế hệ trước là Chirp 3. Trong bài kiểm tra chuẩn đa ngôn ngữ FLEURS, tỷ lệ lỗi từ (WER) nhận dạng giọng nói luồng và không luồng của mô hình này lần lượt là 5,50% và 5,04%.