/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
30,4 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
glm_moe_dsa · dense
Базовая модель
GLM-5.3-BF16
Библиотека
transformers
Опубликована
28 авг 2026

GLM-5.3-DERISKED-BF16

Генерация текстаТекст → текст

Производная от GLM-5.3-BF16 текстовая модель Blackfrost для авторизованного тестирования безопасности, оценки моделей и защитной инженерии.

1 284скачиваний за 30 дней60лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GLM-5.3-DERISKED-BF16 — текстовая генеративная модель Blackfrost, созданная на основе GLM-5.3-BF16 от Z.ai. Это BF16-сборка с архитектурой GlmMoeDsaForCausalLM и смесью экспертов; README указывает около 753 млрд параметров, а метаданные каталога — 30,4 млрд. Значение размера параметров в источниках расходится. Репозиторий содержит веса Safetensors и штатный шаблон диалога GLM. Метаданные указывают контекст до 1 048 576 токенов.

Модель предназначена для авторизованных red team-проверок, исследований безопасности и оценки моделей, а также для защитной инженерии в контролируемой среде. Blackfrost описывает её как модификацию весов для снижения рисков; методы модификации не раскрыты. Карточка не приводит результатов оценки отказов или возможностей, поэтому безопасность поведения не подтверждена. Для запуска требуется инфраструктура с поддержкой GLM-5.3; указанный в README размер весов — 1,37 TiB, дополнительно потребуется память для KV-кэша и вычислений.

Лицензия в метаданных обозначена как «other»; README указывает предоставление модели без гарантий, но не раскрывает полные условия лицензии. Разработчик рекомендует применять независимые контроль доступа, журналирование, мониторинг и политики безопасности.

Сценарии применения

  • проверка защитных механизмов языковой модели в red team-сценариях
  • оценка поведения модели при тестировании безопасности ИИ
  • исследование рисков языковых моделей в контролируемой среде
  • разработка средств обнаружения и защитных политик для корпоративных ИИ-систем

Ограничения

Результаты оценки отказов и возможностей в карточке не приведены, поэтому модель не следует считать сертифицированной или гарантированно безопасной. Для развёртывания нужны совместимый runtime и значительные ресурсы памяти; доступные условия лицензии в метаданных обозначены только как «other».

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Blackfrost

GLM-5.3-SUPER SCARY ACORDING TO ANTHROPIC-BF16

Enterprise de-risked GLM-5.3 · 753B Mixture-of-Experts · BF16 master

Built by Blackfrost · Las Vegas, Nevada

BF16 Weights FREE THANKS TO ANTHROPIC LYING ON OUR MODELS

Weights published: the verified BF16 checkpoint is available as 158 model shards plus three preserved MTP shards, with its configuration, tokenizer, generation settings, and native GLM chat template.

Intended audience

Access is intended for security firms, authorized red teams, AI-safety labs, guardrail and detection teams, and enterprise research groups operating in controlled environments.

Overview

GLM-5.3-DERISKED-BF16 is Blackfrost's full-precision, weight-level de-risked build of the official zai-org/GLM-5.3-BF16 checkpoint. It is the master artifact for the Blackfrost GLM-5.3 release family.

The intended behavior is intrinsic to the checkpoint. It does not depend on a system prompt, adapter, or decoding-time filter. Production methods are proprietary and are not disclosed.

Specifications

ArchitectureGlmMoeDsaForCausalLM
ParametersApproximately 753B stored parameters · Mixture-of-Experts
PrecisionBF16 mixed with native FP32 metadata tensors
Artifact size1,506,659,919,872 indexed tensor bytes (~1.37 TiB)
Shards158 model shards + 3 MTP shards
Layers78 main layers + 1 multi-token-prediction layer
Experts256 routed experts · top-8 active per token · shared expert
Hidden size6,144
Attention heads64
Context ceiling1,048,576 positions
Vocabulary154,880
LanguagesEnglish and Chinese

Tokenizer, generation configuration, and the native GLM chat template are part of the release artifact. Deploy with a runtime that supports GLM-5.3's native reasoning and tool-call tokens.

Lineage

Upstreamzai-org/GLM-5.3-BF16
Blackfrost changeProprietary weight-level de-risking
Not appliedAdditional SFT · DPO · RLHF · expert pruning · quantization
FormatHugging Face Safetensors · BF16
zai-org/GLM-5.3-BF16
  └─ GLM-5.3-DERISKED-BF16              ← this repository
       └─ GLM-5.3-DERISKED-NVFP4        deployment derivative

Validation status

The BF16 artifact passed structural and index-level integrity checks across all 59,585 tensors. The multi-token-prediction layer is present in the release.

No refusal-rate or capability score is claimed in this card before completion of the final judged evaluation. Results will be added only after qualification.

Deployment notes

  • Plan capacity from the indexed 1.37 TiB weight footprint and reserve additional HBM for KV cache, activations, runtime workspaces, and CUDA graphs.
  • Use a current serving stack with native GlmMoeDsaForCausalLM support.
  • The architectural context ceiling is not a guaranteed per-request allocation; set the production context budget from available KV memory.
  • Treat multi-token prediction as an optional optimization and qualify it independently in the selected runtime.
  • GLM-5.3's recommended sampling baseline is temperature 1.0 and top-p 0.95.

License and support

Recipients remain responsible for compliance with applicable upstream terms, export controls, local law, and their own authorization boundaries. The upstream checkpoint remains subject to the GLM-5.3 License.

For air-gapped deployment, enterprise support, evaluation services, or a custom build, contact @Blackfrost_AI.

Responsible use

This checkpoint is intended for authorized security testing, AI-safety and alignment research, model evaluation, and defensive engineering. It is not a safety-stock model. Operators must provide independent access control, logging, monitoring, and policy enforcement, and must treat model output as untrusted.

The model is provided as is, without warranty. Evaluation results describe specific test conditions and are not safety certifications or guarantees of behavior in another deployment.


GLM-5.3-DERISKED-BF16 · © 2026 Blackfrost Softwares Corp.
@Blackfrost_AI

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модель не помещается даже в 8 × 80 ГБ.

Класс архитектуры
GlmMoeDsaForCausalLM
Ревизия весов
45e8d60

0 моделей