आमने-सामने
GLM-5.3 बनाम Kimi K3
कौन बेहतर है, GLM-5.3 या Kimi K3?
GLM-5.3 सूचकांक पर Kimi K3 से आगे रहता है, 87.9 बनाम 85.1, और चारों स्कोर पर आगे है: शिल्प, गति, नियंत्रण और मूल्य। दोनों को एक ही कसौटी पर, एक ही सप्ताह में आंका गया है, और किसी का भी स्थान प्रायोजित नहीं है।
को अद्यतन
GLM-5.3
73 में से 10
87.9
GLM-5.2 वाला ही base, दोबारा प्रशिक्षित होकर उपलब्ध सबसे मज़बूत ओपन मॉडलों में से एक।
Kimi K3
73 में से 20
85.1
सबसे मज़बूत ओपन-वेट्स मॉडलों में से एक, और यह बिना पलक झपकाए दस लाख टोकन पढ़ लेता है।
चारों स्कोर, आमने-सामने
| स्कोर | GLM-5.3 | Kimi K3 | अंतर |
|---|---|---|---|
| शिल्प | 88 | 88 | — |
| गति | 80 | 74 | +6 |
| नियंत्रण | 90 | 91 | +1 |
| मूल्य | 90 | 78 | +12 |
| सूचकांक स्कोर | 87.9 | 85.1 | +2.8 |
कौन-सा चुनें
हम जिन भी अक्षों पर आंकते हैं, उन सब पर GLM-5.3 सुरक्षित चुनाव है। Kimi K3 सूचकांक में अपनी जगह का हक़दार है, पर इन चार संख्याओं में ऐसा कुछ नहीं जो उसे GLM-5.3 से ऊपर रखे।
GLM-5.3
GLM-5.3, GLM-5.2 का base मॉडल बनाए रखता है और अपनी सारी बढ़त post-training से पाता है, जिसने इसे दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर ओपन मॉडलों के शीर्ष समूह में पहुँचा दिया। यह दस लाख टोकन का context लेता है और उन पश्चिमी फ्लैगशिप मॉडलों से काफ़ी कम कीमत पर है जिनके यह अब क़रीब बैठता है। पेच लाइसेंस में है: 5.2 के विपरीत, यह MIT के बजाय Zhipu की अपनी GLM-5.3 शर्तों के तहत प्रकाशित है, इसलिए वेट्स पर कोई उत्पाद बनाने से पहले उन्हें पढ़ें।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर शीर्ष ओपन मॉडलों में शामिल
- दस लाख-टोकन context और 128,000 टोकन का आउटपुट
- होस्टेड API की कीमत पश्चिमी फ्लैगशिप मॉडलों से काफ़ी कम
Kimi K3
Moonshot ने K3 को बहुत बड़े पैमाने पर प्रकाशित किया, मूल vision, एक स्पष्ट thinking mode और दस लाख-टोकन window के साथ, और अक्टूबर में भी यह दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर शीर्ष ओपन मॉडलों में शामिल है। दो चेतावनियाँ मायने रखती हैं: लाइसेंस एक revenue threshold से ऊपर commercial उपयोग को प्रतिबंधित करता है, इसलिए यह open source नहीं बल्कि ओपन वेट्स है, और होस्टेड API की कीमत तीन डॉलर input और पंद्रह output है, यानी किसी चीनी मॉडल की तरह नहीं बल्कि पश्चिमी फ्रंटियर मॉडल की तरह।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- दस लाख-टोकन context, नाममात्र नहीं बल्कि ठीक से संभाला हुआ
- मूल vision और एक स्पष्ट thinking mode
- किसी भी ओपन मॉडल की सबसे ऊँची मानव-वरीयता रेटिंग में से एक