小红书技术开源 dots3-note Preview，这是 dots3 系列最轻量模型，总参数 280B、激活参数 16B，支持 512K 上下文及文本、视觉、语音多模态理解，并针对复杂推理和长程 Agent 任务优化。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssv94cg0h4mroffsb9e7a88
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小红书技术开源 dots3-note Preview，这是 dots3 系列最轻量模型，总参数 280B、激活参数 16B，支持 512K 上下文及文本、视觉、语音多模态理解，并针对复杂推理和长程 Agent 任务优化。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssv94cg0h4mroffsb9e7a88
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，并在CyberGym测试中得分84.5%。GLM-5.3即日起上线ZCode、AutoClaw等工具，API很快上线，完整模型权重将在两周内开源。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmswlcuwb0wcyrovmfccplna7
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，并在CyberGym测试中得分84.5%。GLM-5.3即日起上线ZCode、AutoClaw等工具，API很快上线，完整模型权重将在两周内开源。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmswlcuwb0wcyrovmfccplna7
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致的后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一，并接近Claude Fable 5。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，在CyberGym测试中得分84.5%。模型权重将在两周后开源，即日起上线ZCode、AutoClaw等工具。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssir12d047oroffnpn5pcx1
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致的后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一，并接近Claude Fable 5。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，在CyberGym测试中得分84.5%。模型权重将在两周后开源，即日起上线ZCode、AutoClaw等工具。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssir12d047oroffnpn5pcx1
DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow，提供 Day-0 支持，具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度，更侧重编码、工具调用与智能体工作流，仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssi38vn03o9rofffr0z8lyb
DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow，提供 Day-0 支持，具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度，更侧重编码、工具调用与智能体工作流，仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssi38vn03o9rofffr0z8lyb
蚂蚁百灵与 ASystem 团队合作，用 Ling-3.0-tiny 和 AReno 在 DGX Spark 上跑通单机 Agentic RL 后训练闭环。以井字棋为最小验证任务，用 GSPO 算法训练 400 步后，rollout/rewards_mean 从约 -0.5 升至 0.4，response_len 降至约 850 tokens，工具调用与动作选择趋于稳定。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssf79uf05rwrod09r9ocb2w
蚂蚁百灵与 ASystem 团队合作，用 Ling-3.0-tiny 和 AReno 在 DGX Spark 上跑通单机 Agentic RL 后训练闭环。以井字棋为最小验证任务，用 GSPO 算法训练 400 步后，rollout/rewards_mean 从约 -0.5 升至 0.4，response_len 降至约 850 tokens，工具调用与动作选择趋于稳定。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmssf79uf05rwrod09r9ocb2w