新模型發佈 · 2026/10/09 於 Hugging Face 發布
GLM5.3-Flash-E256-DGX-Sparkautotrust
圖文多模態145B66K 上下文mit
autotrust 發布 GLM5.3-Flash-E256-DGX-Spark，為 zai-org/GLM-5.3-Flash 的非官方衍生版，專為 Blackwell 架構最佳化。此圖文多模態模型總參數量 144.54B，透過 NAS 保留 256 個路由專家，每 token 啟用 18B 參數。採用 NVFP4 權重與 FP8 KV Cache，支援 66K 上下文。內建 MTP 草稿模型可提升推論速度 1.84 倍，適合單張 B200 或 DGX Spark 叢集部署，具備 MIT 授權。
重點
- 總參數量 144.54B，每 token 啟用 18B 參數
- 透過 NAS 保留 256 個路由專家，權重採 NVFP4
- 支援 66K 上下文長度，KV Cache 使用 FP8
- 內建 NVFP4 MTP 草稿，單流推論加速 1.84 倍
- MIT 授權，專為 Blackwell 架構（B200/DGX Spark）設計
模型卡自報分數
由發布方在模型卡公布，本站未複測；對照欄是同一張表裡最強的對照模型| 評測 | 分數 | 模型卡上的對照 |
|---|---|---|
| HumanEval | 97.6% | E224 95.7 |
| GPQA-Diamond | 77.3% | E224 78.3 |
| C-Eval val | 89.4% | E224 84.0 |
| AIME 2025 | 74.2% | E224 75.0 |
| MMMU val | 76.1% | E224 73.6 |
| BFCL v4 Non-Live AST | 87.7% | E224 88.3 |
| BFCL v4 Live AST | 80.5% | E224 80.3 |
下載與變體
- autotrust/GLM5.3-Flash-E256-DGX-Spark144.54B 參數 · 118 讚 · 7014 次下載
介紹由 AI 依模型卡整理，資料日期 2026-10-26；發布方說法未經本站驗證。