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

모델 소개

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]`

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

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。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

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。