home.social

#glm51 — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #glm51, aggregated by home.social.

  1. WowHow @[email protected] ·

    GLM-5.1: First Open-Source Model to Top SWE-bench Pro (2026)

    Z.ai released GLM-5.1 on April 7, 2026 — a 754B open-weight model that became the first open-source AI to top SWE-bench Pro, beating GPT-5.4 and Claude Opus 4.6. MIT-licensed an...

    wowhow.cloud/blogs/glm-5-1-zai

    #wowhow #glm51 #zai #opensourceai

    #wowhow #glm51 #zai #opensourceai
  2. Incognitosis [Unofficial] @[email protected] ·

    Programando una app para evitar pagar la «Conectividad Premium» de Tesla

    fed.brid.gy/r/https://javipas.

    #vibecoding #tesla #programacionconia #programacion #opencode #inteligenciaartificial
  3. Habr @[email protected] ·

    Как мы провели лоботомию 744-миллиардной нейросети GLM-5.1, чтобы запустить её на 16 ГБ VRAM

    У нас не было фермы. У нас была бесплатная виртуальная машина на Kaggle с одной старушкой NVIDIA T4 на 16 ГБ VRAM. И у нас была концепция экстремального MLOps под кодовым названием «Russian Winter 26» . В этой статье я расскажу, как мы вскрыли архитектуру самого тяжелого китайского гиганта, переписали математику матриц внимания, обошли хардкодные ограничения GQA и заставили ядро модели сделать первый вдох на бесплатном железе.

    habr.com/ru/articles/1022686/

    #LLM #MLOps #Hugging_Face #PyTorch #GLM51 #Kaggle #нейросети #оптимизация #тензоры #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #тензоры #оптимизация #нейросети #kaggle #glm51
  4. Habr @[email protected] ·

    Как мы провели лоботомию 744-миллиардной нейросети GLM-5.1, чтобы запустить её на 16 ГБ VRAM

    У нас не было фермы. У нас была бесплатная виртуальная машина на Kaggle с одной старушкой NVIDIA T4 на 16 ГБ VRAM. И у нас была концепция экстремального MLOps под кодовым названием «Russian Winter 26» . В этой статье я расскажу, как мы вскрыли архитектуру самого тяжелого китайского гиганта, переписали математику матриц внимания, обошли хардкодные ограничения GQA и заставили ядро модели сделать первый вдох на бесплатном железе.

    habr.com/ru/articles/1022686/

    #LLM #MLOps #Hugging_Face #PyTorch #GLM51 #Kaggle #нейросети #оптимизация #тензоры #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #тензоры #оптимизация #нейросети #kaggle #glm51
  5. Habr @[email protected] ·

    Как мы провели лоботомию 744-миллиардной нейросети GLM-5.1, чтобы запустить её на 16 ГБ VRAM

    У нас не было фермы. У нас была бесплатная виртуальная машина на Kaggle с одной старушкой NVIDIA T4 на 16 ГБ VRAM. И у нас была концепция экстремального MLOps под кодовым названием «Russian Winter 26» . В этой статье я расскажу, как мы вскрыли архитектуру самого тяжелого китайского гиганта, переписали математику матриц внимания, обошли хардкодные ограничения GQA и заставили ядро модели сделать первый вдох на бесплатном железе.

    habr.com/ru/articles/1022686/

    #LLM #MLOps #Hugging_Face #PyTorch #GLM51 #Kaggle #нейросети #оптимизация #тензоры #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #тензоры #оптимизация #нейросети #kaggle #glm51
  6. Habr @[email protected] ·

    Как мы провели лоботомию 744-миллиардной нейросети GLM-5.1, чтобы запустить её на 16 ГБ VRAM

    У нас не было фермы. У нас была бесплатная виртуальная машина на Kaggle с одной старушкой NVIDIA T4 на 16 ГБ VRAM. И у нас была концепция экстремального MLOps под кодовым названием «Russian Winter 26» . В этой статье я расскажу, как мы вскрыли архитектуру самого тяжелого китайского гиганта, переписали математику матриц внимания, обошли хардкодные ограничения GQA и заставили ядро модели сделать первый вдох на бесплатном железе.

    habr.com/ru/articles/1022686/

    #LLM #MLOps #Hugging_Face #PyTorch #GLM51 #Kaggle #нейросети #оптимизация #тензоры #искусственный_интеллект

    #llm #mlops #hugging_face #pytorch #glm51 #kaggle
  7. Habr @[email protected] ·

    [Перевод] Локальный запуск GLM-5.1

    Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку В этой статье мы подробно разберем процесс развертывания GLM-5.1 с использованием llama.cpp и форматов GGUF. Узнаем о системных требованиях, сборке и настройках, оптимизации и практическом применении.

    habr.com/ru/articles/1022242/

    #glm51 #llm #Llamacpp #Unsloth #GGUF #Локальный_запуск #tool_calling #Zai #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #zai #tool_calling #локальный_запуск #gguf #unsloth
  8. Habr @[email protected] ·

    [Перевод] Локальный запуск GLM-5.1

    Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку В этой статье мы подробно разберем процесс развертывания GLM-5.1 с использованием llama.cpp и форматов GGUF. Узнаем о системных требованиях, сборке и настройках, оптимизации и практическом применении.

    habr.com/ru/articles/1022242/

    #glm51 #llm #Llamacpp #Unsloth #GGUF #Локальный_запуск #tool_calling #Zai #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #zai #tool_calling #локальный_запуск #gguf #unsloth
  9. Habr @[email protected] ·

    [Перевод] Локальный запуск GLM-5.1

    Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку В этой статье мы подробно разберем процесс развертывания GLM-5.1 с использованием llama.cpp и форматов GGUF. Узнаем о системных требованиях, сборке и настройках, оптимизации и практическом применении.

    habr.com/ru/articles/1022242/

    #glm51 #llm #Llamacpp #Unsloth #GGUF #Локальный_запуск #tool_calling #Zai #искусственный_интеллект

    #искусственный_интеллект #zai #tool_calling #локальный_запуск #gguf #unsloth
  10. Habr @[email protected] ·

    [Перевод] Локальный запуск GLM-5.1

    Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку В этой статье мы подробно разберем процесс развертывания GLM-5.1 с использованием llama.cpp и форматов GGUF. Узнаем о системных требованиях, сборке и настройках, оптимизации и практическом применении.

    habr.com/ru/articles/1022242/

    #glm51 #llm #Llamacpp #Unsloth #GGUF #Локальный_запуск #tool_calling #Zai #искусственный_интеллект

    #glm51 #llm #llamacpp #unsloth #gguf #локальный_запуск
  11. Winbuzzer @[email protected] ·

    winbuzzer.com/2026/04/09/z-ai-

    Z.ai Releases GLM-5.1: 754B Model Tops SWE-Bench Pro

    #AI #Zai #GLM51 #GLM5 #AIModels #AgenticAI #OpenSourceAI #AICoding #VibeCoding #ChinaAI #AIBenchmarks #GenerativeAI

    #ai #zai #glm51 #glm5 #aimodels #agenticai
  12. Winbuzzer @[email protected] ·

    winbuzzer.com/2026/04/09/z-ai-

    Z.ai Releases GLM-5.1: 754B Model Tops SWE-Bench Pro

    #AI #Zai #GLM51 #GLM5 #AIModels #AgenticAI #OpenSourceAI #AICoding #VibeCoding #ChinaAI #AIBenchmarks #GenerativeAI

    #ai #zai #glm51 #glm5 #aimodels #agenticai
  13. Winbuzzer @[email protected] ·

    winbuzzer.com/2026/04/09/z-ai-

    Z.ai Releases GLM-5.1: 754B Model Tops SWE-Bench Pro

    #AI #Zai #GLM51 #GLM5 #AIModels #AgenticAI #OpenSourceAI #AICoding #VibeCoding #ChinaAI #AIBenchmarks #GenerativeAI

    #ai #zai #glm51 #glm5 #aimodels #agenticai
  14. Winbuzzer @[email protected] ·

    winbuzzer.com/2026/04/09/z-ai-

    Z.ai Releases GLM-5.1: 754B Model Tops SWE-Bench Pro

    #AI #Zai #GLM51 #GLM5 #AIModels #AgenticAI #OpenSourceAI #AICoding #VibeCoding #ChinaAI #AIBenchmarks #GenerativeAI

    #generativeai #aibenchmarks #chinaai #vibecoding #aicoding #opensourceai
  15. Winbuzzer @[email protected] ·

    winbuzzer.com/2026/04/09/z-ai-

    Z.ai Releases GLM-5.1: 754B Model Tops SWE-Bench Pro

    #AI #Zai #GLM51 #GLM5 #AIModels #AgenticAI #OpenSourceAI #AICoding #VibeCoding #ChinaAI #AIBenchmarks #GenerativeAI

    #ai #zai #glm51 #glm5 #aimodels #agenticai
  16. Firethering @[email protected] ·

    ZhipuAI ran GLM-5.1 on a vector database optimization problem and let it go for 600 iterations. It did not run out of ideas. At iteration 50 it was sitting at roughly the same performance as the best single-session result any model had achieved. By iteration 600 it had reached 21,500 queries per second. The previous best was 3,547.

    The model is MIT licensed & Available on HuggingFace .

    Here's what this model can do & who is it for
    firethering.com/glm-5-1-open-s
    #opensource #ai #glm51#trending #llm

    #opensource #ai #glm51 #llm
  17. Firethering @[email protected] ·

    ZhipuAI ran GLM-5.1 on a vector database optimization problem and let it go for 600 iterations. It did not run out of ideas. At iteration 50 it was sitting at roughly the same performance as the best single-session result any model had achieved. By iteration 600 it had reached 21,500 queries per second. The previous best was 3,547.

    The model is MIT licensed & Available on HuggingFace .

    Here's what this model can do & who is it for
    firethering.com/glm-5-1-open-s
    #opensource #ai #glm51#trending #llm

    #opensource #ai #glm51 #llm
  18. Firethering @[email protected] ·

    ZhipuAI ran GLM-5.1 on a vector database optimization problem and let it go for 600 iterations. It did not run out of ideas. At iteration 50 it was sitting at roughly the same performance as the best single-session result any model had achieved. By iteration 600 it had reached 21,500 queries per second. The previous best was 3,547.

    The model is MIT licensed & Available on HuggingFace .

    Here's what this model can do & who is it for
    firethering.com/glm-5-1-open-s
    #opensource #ai #glm51#trending #llm

    #opensource #ai #glm51 #llm
  19. Firethering @[email protected] ·

    ZhipuAI ran GLM-5.1 on a vector database optimization problem and let it go for 600 iterations. It did not run out of ideas. At iteration 50 it was sitting at roughly the same performance as the best single-session result any model had achieved. By iteration 600 it had reached 21,500 queries per second. The previous best was 3,547.

    The model is MIT licensed & Available on HuggingFace .

    Here's what this model can do & who is it for
    firethering.com/glm-5-1-open-s
    #opensource #ai #glm51#trending #llm

    #llm #glm51 #ai #opensource
  20. Firethering @[email protected] ·

    ZhipuAI ran GLM-5.1 on a vector database optimization problem and let it go for 600 iterations. It did not run out of ideas. At iteration 50 it was sitting at roughly the same performance as the best single-session result any model had achieved. By iteration 600 it had reached 21,500 queries per second. The previous best was 3,547.

    The model is MIT licensed & Available on HuggingFace .

    Here's what this model can do & who is it for
    firethering.com/glm-5-1-open-s
    #opensource #ai #glm51#trending #llm

    #opensource #ai #glm51 #llm