Databricks 推理 GLM-5.3 达 310 tok/s，速度与延迟均居第一

我现在几乎不用 Claude Opus 5 了。 它说话不像正常人（尤其是中文）。太啰嗦，很少说到点子上。GPT-5.6 Sol 更好。 与此同时，GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 和 Kimi K3 等开源模型相当不错，而且性价比高。 已经没有默认赢家了。

我越是使用前沿模型，就越不相信存在一个模型能统治一切。 - Opus 5：最擅长用生成的 HTML 教我东西，但冗长且潦草。 - GPT-5.6 Sol：后端很强，前端较弱。 - Kimi K3 / GLM-5.2：日常编码中 90% 的场景便宜又高效，但在写内核这类 AI 研究任务上较弱。 每个实验室都在为 AGI 而训练。但今天的 LLM 仍然是专才。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于"目标七问"方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotro…

Hugging Face 将 huggingface_hub 的发布周期从每 4-6 周缩短至每周，全部由单个 GitHub Actions 工作流自动完成。流程依赖开源工具和开权重模型（当前为 Z.ai 的 GLM-5.2）来起草发布说明和 Slack 公告，但保留人类在最终审核环节的决定权。自动步骤包括版本号更新、提交标签推送、PyPI 发布、下游测试分支创建、发布说明草稿、Slack 公告草稿、归档、后置版本提升以及对合入 PR 的评论。所有组件均基于开源生态构建，任…

GLM-5.2（MIT开源，753B参数，约40B活跃）在AA Intelligence Index上仅比GPT-5.5低4分、比Claude Fable 5低9分，但其幻觉率仅28%，远低于GPT-5.5的86%和DeepSeek V4 Pro（1.6T参数，49B活跃）的94%。后者在AA-Omniscience基准上仅6%的问题会承认不知道。实际代码测试中，GLM-5.2用12秒和800个推理token识别出技术悖论，而DeepSeek V4 Pro耗费3分26秒和近…

智谱上线并开源GLM-5.2，在Code Arena盲测中取得全球可用模型第一。该模型实现1M无损上下文，在FrontierSWE上仅比Opus 4.8低1%，在Terminal-Bench 2.1上相比GLM-5.1提升17.5%。模型已通过Hugging Face与ModelScope开源，采用MIT协议，API同步上线。

@NousResearch 发布了 Hermes Agent Desktop--现在通过 @硅基流动 SiliconFlow 使用前沿开源模型更加便捷 🔥 → 一键随时切换模型--DeepSeek-V4、GLM-5.1、Kimi-K2.6、MiniMax-M3 等，均在硅基流动上 … … 通过硅基流动开启你的 Hermes 之旅的完整指南 👇🧵

通过@continuedev在VS Code中直接运行DeepSeek V4、GLM-5.1、Kimi K2.6等多款模型@SiliconFlowAI 支持标签自动补全、AI对话编辑和智能体功能 以下是3步设置指南 🧵⬇️