GLM-5.3-Flash 与 Qwen3.8-Flash-Next 对比：两家中国 AI 实验室独立收敛于同一模型架构

Qwen3.8-Flash-Next（125B MoE，6B 激活）在 8/9 项基准上超越 Claude Opus 4.6 Max；GLM-5.3-Flash（320B 总参，18B 激活）在 Terminal-Bench 2.1 得 84.3 分，逼近 Opus 4.8 的 85.0。两者均为 MIT 许可、原生多模态、1M 上下文，但完整权重需专业工作站或本地服务器才能运行。

好戏还在后头：显然还有一个新 Qwen 模型--Qwen 4--已经在测试中了。 所以现在我们有： - 新 Claude 模型（可能是 Opus 5.1 和 Haiku） - Ox Alpha（可能是 GLM-5.3 Flash） - Qwen 4（？） 都已在测试中或被目击。 + GPT Astra 已确认。 没错，接下来几周会很有趣。

Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60，000 小时高质量数据（50，000 小时机器人轨迹 + 10，000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。…

Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash，这是 GLM-5 系列首款原生多模态模型，320B 总参数、18B 激活参数，支持 100 万 token 上下文和图像/视频输入，权重以 MIT 许可开源在 Hugging Face。

阿里 Qwen 团队发布开源权重多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next，125B 主干搭配 51B N-gram 嵌入表和 4B 多 token 预测模块，每个 token 仅激活 6B 参数，被视为 Qwen4 架构的早期预览。

智谱宣布开源 GLM-5.3 模型权重，支持本地运行与个性化定制，擅长复杂编码、防御性网络安全及长程任务。该模型在 AA 综合智能指数中取得 60 分，与 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 等闭源旗舰同级，并与 Kimi K3 并列开源模型第一。仅年营业额超 100 亿美元的机构将其作为外部模型服务提供时才需安全审查。

Ox Alpha = GLM-5.3 Flash AA = 57，以1/100的前沿价格， 由纯国产芯片驱动。在OpenRouter上实现了近20%的周token份额（第一）。 感谢大家的支持。

通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。

智谱上线并开源GLM-5.3-Flash（320B-A18B），这是GLM-5系列首个原生多模态模型，在AA综合智能指数取得57分，与Claude Opus 4.8持平。其定价为GLM-5.3的1/10（限时1/20），为Opus 4.8的1/40，并首次在大规模流量中由国产芯片集群提供算力支持。模型已接入ZCode等平台，同步开放API调用。

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级，总参数 125B，每 token 激活 6B，训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，编码与办公任务能力更强。