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Deutsch(DE) NVIDIA stellt GLM-5.3 in NVFP4-Präzision bereit. Die MoE-Architektur (753B total, 40B aktiv) nutzt sparse Attention für 1M Kontext. Quantisierung via Model Opti

Nvidia 发布 GLM-5.3，支持 1M 上下文和 MoE 架构

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Nvidia 发布了 GLM-5.3，这是一款采用混合专家（MoE）架构的新模型，拥有 7530 亿总参数和 400 亿活跃参数。该模型采用稀疏 Attention 机制，支持 100 万个 token 的上下文窗口。通过 Model Optimizer 进行量化，将内存需求降低了 1.66 倍，允许在 Blackwell B300 平台上使用 SGLang 进行推理。 AI

影响 此次发布展示了模型架构和上下文窗口大小方面的进步，可能影响未来大型语言模型的发展。

排序理由 Nvidia 发布前沿模型及系统卡。[lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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Nvidia 发布 GLM-5.3，支持 1M 上下文和 MoE 架构

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Deutsch(DE) · aisyndicate ·

    NVIDIA 在 NVFP4 精度中提供 GLM-5.3。MoE 架构（总计 753B，激活 40B）使用稀疏 Attention 实现 1M 上下文。通过 Model Opti 进行量化

    NVIDIA stellt GLM-5.3 in NVFP4-Präzision bereit. Die MoE-Architektur (753B total, 40B aktiv) nutzt sparse Attention für 1M Kontext. Quantisierung via Model Optimizer senkt Speicherbedarf um Faktor 1,66; Inferenz auf Blackwell B300 mit SGLang. https:// huggingface.co/nvidia/GLM-5.…

    链接 huggingface.co/…/GLM-5.3-NVFP4

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