/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
glm5_next · dense
Базовая модель
GLM-5.3-Flash-BF16
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

GLM-5.3-Flash-W4A16-NVFP4

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

222скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GLM-5.3-Flash W4A16 NVFP4

An NVIDIA ModelOpt W4A16 NVFP4 checkpoint of zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16.

The main-model routed experts use NVFP4 weights with group size 16 and BF16 activations. Attention, shared experts, routers, embeddings, output head, and MTP weights retain their source precision.

This repository contains the Hugging Face checkpoint, not GGUF. A runtime with support for this ModelOpt W4A16 NVFP4 architecture is required.

The original model's MIT license is included. Architecture, usage, chat format, and limitations are documented in the official model card.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Glm5NextForConditionalGeneration
Ревизия весов
efb4761

0 моделей