Китайският стартиращ AI Zhipu AI обяви на 16 март пускането на GLM-5-Turbo, основен модел, оптимизиран за сценарии на OpenClaw, заедно с ново предложение за абонамент, наречено „Пакети OpenClaw“. Съобщението съвпадна с поскъпването на акциите на компанията с 16%.
Според Zhipu AI моделът GLM-5-Turbo е специално оптимизиран по време на етапа на обучение, за да отговори на основните нужди в задачи, управлявани от агенти. Моделът подобрява възможностите в области като извикване на инструменти, следване на инструкции, планирано и постоянно изпълнение на задачи и дълговерижни работни потоци, които са критични за системите на AI агенти.
В собствения бенчмарк на компанията ZClawBench, GLM-5-Turbo се класира на първо място сред местните модели. Zhipu AI също каза, че няколко големи интернет компании, участващи във вътрешните тестове за сценарии на Lobster, са дали на модела силна обратна връзка.
За да направи широкомащабното внедряване на агенти по-достъпно както за предприятия, така и за индивидуални потребители, Zhipu AI едновременно представи пакети OpenClaw, ценови планове, базирани на GLM-5-Turbo, които имат за цел да осигурят това, което компанията описва като „свобода на токени“ за използване на AI агент.
Новият модел е интегриран и хардуерно. Вече е достъпно на устройство, разработено от Mechanical Revolution, дъщерно дружество на Softcom Power, което пусна „OpenClaw Box“, първото устройство на Mechanical Revolution в световен мащаб, което разполага с вграден GLM модел и предоставя естествено изживяване на AI агент.
GLM-5-Turbo вече е достъпен за разработчици и корпоративни потребители чрез платформата BigModel.cn на Zhipu AI, където може да бъде достъпен чрез API или чрез новоиздадените абонаментни планове за Lobster.
Успоредно с пускането на модела, Zhipu AI пусна и ZClawBench, бенчмарк за оценка от край до край, създаден специално за сценарии на агенти на OpenClaw. Бенчмаркът е разработен въз основа на анализ на голям брой случаи на използване на OpenClaw в реалния свят.
В момента OpenClaw поддържа широк набор от типове задачи, включително настройка на среда, кодиране, събиране на информация, анализ на данни и създаване на съдържание. Неговата потребителска база се разшири отвъд ранните разработчици, за да включва специалисти в сферата на знанията, финансови специалисти, оперативни инженери, създатели на съдържание и изследователски анализатори.
Междувременно делът на използване на Skills, компоненти на модулни възможности в екосистемата, се е повишил бързо от 26% на 45%, което предполага, че екосистемата на агента се развива към по-голяма модулност и функционалност, базирана на умения.
Резултатите от бенчмарка, базирани на ZClawBench, показват, че GLM-5-Turbo значително превъзхожда своя предшественик GLM-5 в сценарии на OpenClaw и води няколко основни модела в множество ключови задачи. При слепите тестове на потребителите, моделът с кодово име Pony-Alpha-2, когато е интегриран в AutoClaw Aolong, беше предпочитан от 90% от участниците пред други местни модели.
Източник: IPOzaozhidao
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта
