モデル情報

GLM-5.3-Flash-0.1B-A0.1B

inference-optimization · GLM-5.3-Flash-0.1B-A0.1B

This tiny model preserves the full architecture of the base model: - Hybrid attention: **KDA linear attention** (`linear_attention`) layers **and** **DeepSeek sparse attention / MLA** (`deepseek_sparse_attention`) layers with the token indexer. - Mixed FFN schedule: **dense** MLP layers (first 3) **and** **sparse MoE** layers (routed experts + shared expert). - Manifold-Constrained **Hyper-Connections** (mHC) at every attention/FFN site. - The **vision tower** (`Glm5NextVisionModel`) and multimodal projector. The model is a bf16 dense checkpoint (the base model's fp8 `quantization_config` was removed so the tiny model can be randomly initialized and fine-tuned). Per-layer schedules were regenerated for the reduced depth: - `layer_types`: `[linear, linear, linear, deepseek_sparse_attention, linear]` - `mlp_layer_types`: `[dense, dense, dense, sparse, sparse]` - `indexer_types`: `[full, full, full, full, full]`

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情報更新日時2026/10/31 11:05:59
OVERVIEW

モデル紹介

This tiny model preserves the full architecture of the base model: - Hybrid attention: **KDA linear attention** (`linear_attention`) layers **and** **DeepSeek sparse attention / MLA** (`deepseek_sparse_attention`) layers with the token indexer. - Mixed FFN schedule: **dense** MLP layers (first 3) **and** **sparse MoE** layers (routed experts + shared expert). - Manifold-Constrained **Hyper-Connections** (mHC) at every attention/FFN site. - The **vision tower** (`Glm5NextVisionModel`) and multimodal projector. The model is a bf16 dense checkpoint (the base model's fp8 `quantization_config` was removed so the tiny model can be randomly initialized and fine-tuned). Per-layer schedules were regenerated for the reduced depth: - `layer_types`: `[linear, linear, linear, deepseek_sparse_attention, linear]` - `mlp_layer_types`: `[dense, dense, dense, sparse, sparse]` - `indexer_types`: `[full, full, full, full, full]`

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。