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Z.ai ha rilasciato i pesi di GLM-5.3, un gigantesco modello di intelligenza artificiale cinese da 753 miliardi di parametri che punta a competere con i leader americani. La nuova licenza, però, introduce limiti per i colossi tecnologici, segnando un cambiamento nella strategia dell'AI open source cinese.
La società cinese Z.ai ha pubblicato su Hugging Face i pesi del modello di intelligenza artificiale GLM-5.3, ma ha rinunciato alla licenza MIT democratica. I fornitori di servizi con un fatturato superiore a 10 miliardi di dollari sono ora tenuti a sottoporsi a una verifica di sicurezza da parte dello sviluppatore.
La caratteristica distintiva del modello Z.ai GLM-5.3 sono i meccanismi di post-training, che hanno aiutato a migliorare significativamente la qualità del lavoro rispetto a GLM-5.2 e a eguagliare i modelli americani di frontiera.
Nel frattempo, lo sviluppatore ha modificato la licenza: GLM-5.2 era sotto la licenza standard MIT, mentre GLM-5.3 ha una licenza speciale. Le aziende che desiderano avviarla e che hanno un fatturato superiore a 10 miliardi di dollari in qualsiasi periodo ma in 12 mesi consecutivi “devono superare la verifica di sicurezza di Z.ai prima di utilizzare il software o le sue derivazioni in qualsiasi scopo commerciale”.
Il rafforzamento della licenza GLM-5.3 sembra un notevole distacco dalla pratica consolidata in Cina di massima libertà di diffusione dei modelli di IA open source, ma non significa che Z.ai vi abbia rinunciato.
Per la maggior parte degli sviluppatori le condizioni sono rimaste praticamente invariate: il modello può ancora essere avviato, modificato, ulteriormente addestrato e utilizzato in prodotti commerciali. Il limite è principalmente diretto contro i più grandi fornitori di cloud e di IA, che vorrebbero guadagnare con GLM-5.3, fornendo accesso ad essa come servizio autonomo. In questo modo, Z.ai cerca di combinare la diffusione ampia della sua tecnologia con il controllo sul suo utilizzo commerciale da parte dei principali attori e sui rischi di sicurezza ad esso associati.
Il periodo di due settimane tra l’annuncio e la pubblicazione dei pesi open source è stato necessario allo sviluppatore per valutare la sicurezza, anche se i pesi di GLM-5.2 sono stati rilasciati il giorno dell’annuncio; GLM-5.3 ha ottenuto l’84,5% nel test CyberGym, il miglior risultato tra tutti, ha sottolineato lo sviluppatore. Z.ai ha analizzato con essa 269 progetti di software open source, inclusi il kernel Linux, e ha scoperto 2436 vulnerabilità.
Ma non tutti i risultati sono disponibili per la verifica pubblica. GLM-5.3 ha un’architettura Mixture-of-Experts, 753 miliardi di parametri, una finestra di contesto di 1 milione di token e un output massimo di 128.000 token. I pesi sono forniti nei formati BF16 e FP8; il modello viene avviato utilizzando vLLM, SGLang, Ktransformers e Hugging Face Transformers.
Avviare Z.ai GLM-5.3 su hardware consumer sarà difficile: anche con una quantizzazione a 2 bit con una precisione dell’86%, richiede 245 GB di memoria, a 8 bit già 810 GB. Con l’accesso al modello tramite API, il suo utilizzo costerà 1,40 dollari per 1 milione di token di input e 4,40 dollari per 1 milione di token di output. Z.ai ha anche reso disponibili i pesi del modello GLM-5.3-Flash, che ha debuttato in forma anonima Ox Alpha. È disponibile al prezzo di 0,15/0,47 dollari rispettivamente, funziona su acceleratori IA cinesi ed è disponibile sotto la tradizionale licenza MIT.
Fino ad ora, l’apertura è stata uno dei principali vantaggi competitivi degli sviluppatori di IA cinesi. DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI e la stessa Z.ai hanno distribuito i pesi dei modelli avanzati, permettendo alle aziende terze di costruire gratuitamente i propri prodotti basati su di essi e contribuendo così ad espandere rapidamente l’ecosistema IA cinese in tutto il mondo. La nuova licenza GLM-5.3 mostra che, man mano che questi modelli si avvicinano al livello di punta, gli sviluppatori iniziano a cercare un compromesso tra apertura, sicurezza e la possibilità di trarre essi stessi vantaggio dalle tecnologie create
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