AWS Machine Learning сообщает, что требования к моделям искусственного интеллекта растут, включая необходимость рефакторинга репозиториев, поддержания многочасовых рабочих процессов и решения сложных системных задач с использованием инструментов на каждом этапе. Модель GLM 5.3 от Z.ai (Zhipu AI) теперь доступна на платформе Amazon Bedrock. Эта модель, опубликованная на Hugging Face Hub, представляет собой смесь экспертов с 753 миллиардами параметров, оптимизированную для задач программирования и долгосрочных рабочих процессов. Особое внимание стоит уделить заявленным Z.ai выдающимся возможностям в области кибербезопасности. Теперь на Amazon Bedrock можно использовать GLM 5.3 через полностью управляемые API с кросс-региональным выводом, кэшированием запросов и различными уровнями услуг. Пользователям не требуется управлять инфраструктурой. Доступ к GLM 5.3 на Bedrock доступен для соответствующих корпоративных клиентов. В данной публикации показано, как вызвать GLM 5.3 на Amazon Bedrock, используя совместимые с OpenAI API, и как снизить затраты и задержки с помощью кэширования запросов. Модель также применяется в реальном рабочем процессе: проводя авторизованный тест безопасности вашего приложения с помощью Strix, открытого инструмента для тестирования на проникновение. GLM 5.3 предлагает ряд значительных улучшений по сравнению с GLM 5, который появился на Amazon Bedrock ранее в этом году. Модель демонстрирует улучшенные результаты в области программирования, включая конкурентоспособные показатели на различных бенчмарках, таких как DeepSWE и Terminal Bench 3.0, а также 50% улучшение по сравнению с GLM 5.2 на внутреннем тесте Z.ai. В области кибербезопасности модель показала выдающиеся результаты, например, на бенчмарке CyberGym с оценкой 84.5. GLM 5.3 также предлагает интеграцию с Amazon Bedrock, включая кросс-региональный вывод и улучшенную совместимость API. Модель предназначена для выполнения сложных задач системной инженерии и долгосрочных рабочих процессов, включая многослойное рассуждение и поддержание контекста в больших кодовых базах. Доступ к GLM 5.3 осуществляется через совместимые с OpenAI API, а также API Invoke и Converse Amazon Bedrock. Кэширование запросов поддерживается по умолчанию, что снижает задержки и затраты на входящие токены. Одной из задач, которая выигрывает от возможностей GLM 5.3, является автоматизированное тестирование безопасности приложений. Strix, открытый инструмент для тестирования на проникновение, использует GLM 5.3 в качестве модели по умолчанию. Вы можете настроить Strix для работы с GLM 5.3 на Amazon Bedrock, что позволяет контролировать вывод модели под управлением вашего AWS аккаунта. Для запуска авторизованного теста безопасности необходимо сначала запустить целевое приложение, например, OWASP Juice Shop. Затем настройте Strix для использования GLM 5.3 и запустите тест. Успешный тест обеспечит отчет с указанием степени серьезности, доказательствами и рекомендациями по устранению уязвимостей. Amazon Bedrock работает по модели оплаты за токены, без необходимости в постоянных ресурсах, что исключает дальнейшие расходы после завершения запросов. Попробуйте GLM 5.3 на консоли Amazon Bedrock и свяжитесь с нами для получения дополнительной информации о том, как Amazon Bedrock может поддержать вашу команду. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИПредставлен GLM 5.3 на платформе Amazon Bedrock
GLM 5.3 от Z.ai теперь доступен на Amazon Bedrock с новыми возможностями.
Кратко от AI: Главные тезисы
- GLM 5.3 от Z.ai теперь доступен на Amazon Bedrock с новыми возможностями.
Представлен GLM 5.3 на платформе Amazon Bedrock
Хронология события
- Исследования
Представлен Claude Haiku 5.5 на Amazon Bedrock
Похожие материалы
Ансамбльное прогнозирование с помощью моделей временных рядов IBM Granite
Сообщение в блоге IBM Research об «Обнимающем лице»
Казахстанец торговал пирожками, а теперь ведет многомиллионый бизнес с помощью ИИ
Агадил Ержанов закрыл первый бизнес с кассовым разрывом в 20 млн теңге, продавал сэндвичи вместе с женой, а спустя три года делает платформу для детей с ИИ-помощником и смартфон, в котором нет ни соцсетей, ни браузера. «Курсив» рассказывает интересную историю молодого…
В ChatGPT можно скрывать переписки под PIN-кодом или Face ID
🔒 В ChatGPT можно скрывать переписки под PIN-кодом или Face ID OpenAI начала постепенно запускать функцию Locked Chats, которая позволяет защитить отдельные переписки в ChatGPT от посторонних. Пользователи могут скрыть личные или конфиденциальные чаты из обычной истории и…
Европейские пионеры используют модели NVIDIA Earth-2 для прогноза погоды
Модели NVIDIA Earth-2 помогают прогнозировать погоду и климат в Европе.
