GLM-5.3-FlashX চালু আছে

GLM-5.3-FlashX হলো ঝিপুর推出 করা একটি উচ্চগতির রিজনিং মডেল, যার সর্বোচ্চ আউটপুট গতি 200 tokens/s। GLM-5.3-Flash-এর তুলনায় এটি 5 গুণ দ্রুত এবং এর দাম 2.5 গুণ বেশি। API এখন উন্মুক্ত। মডেলটি ১০০,০০০টি দেশীয় চিপের কম্পিউটিং ক্ষমতার ওপর ভিত্তি করে তৈরি। GLM-5.3 দ্বারা চালিত Agent দুই সপ্তাহের মধ্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিজনিং অবকাঠামো তৈরি করেছে, ফলে এন্ড-টু-এন্ড থ্রুপুট প্রাথমিক বেসলাইনের 3 গুণে পৌঁছেছে। মডেলটি একই আকারের মডেলগুলোর মধ্যে সর্বোচ্চ বুদ্ধিমত্তা ও অত্যন্ত উচ্চ ব্যয়-সাশ্রয়কে অগ্রাধিকার দেয় এবং বুদ্ধিমত্তা, মূল্য ও গতির ক্ষেত্রে পূর্ণাঙ্গ প্রতিযোগিতামূলক সক্ষমতা প্রদান করে। এটি লেটেন্সি-সংবেদনশীল রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন এবং Agent-এর উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কলের জন্য উপযোগী।

উচ্চগতির টেক্সট জেনারেশন: সর্বোচ্চ আউটপুট গতি 200 tokens/s, যা GLM-5.3-Flash-এর তুলনায় 5 গুণ দ্রুত।
চ্যাট কমপ্লিশন API: bigmodel.cn-এর মাধ্যমে স্ট্যান্ডার্ড API উন্মুক্ত, Model Key হলো GLM-5.3-FlashX।
অনলাইন অভিজ্ঞতা: অফিসিয়াল ওয়েবসাইটের অভিজ্ঞতা কেন্দ্রে ভিজ্যুয়াল ট্রায়াল সুবিধা রয়েছে, ডিপ্লয়মেন্ট ছাড়াই পরীক্ষা করা যায়।
রিয়েল-টাইম Agent ইন্টারঅ্যাকশন: কম লেটেন্সি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কল ও স্ট্রিমিং আউটপুট-ভিত্তিক বুদ্ধিমান Agent অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযোগী।
উচ্চ ব্যয়-সাশ্রয়ী রিজনিং: একই আকারের মডেলগুলোর মধ্যে সর্বোচ্চ বুদ্ধিমত্তা বজায় রেখে 2.5 গুণ দামে 5 গুণ গতি প্রদান করে।

দেশীয় চিপ-ভিত্তিক রিজনিং কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম: মডেলটি ১০০,০০০টি দেশীয় চিপ নিয়ে গঠিত একটি রিজনিং ক্লাস্টারে চলে। Infra-তে ধারাবাহিক বিনিয়োগ ও রিজনিং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে বৃহৎ মাত্রার সমান্তরাল অনুরোধেও দ্রুত ও স্থিতিশীল আউটপুট নিশ্চিত করা হয়।
Agent-চালিত Infra নির্মাণ: সম্পূর্ণ রিজনিং সিস্টেমটি GLM-5.3 দ্বারা চালিত Agent স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করেছে। মানুষ লক্ষ্য নির্ধারণ, সীমা স্থাপন ও গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন পর্যালোচনার দায়িত্ব পালন করে; Agent স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা, লগ বিশ্লেষণ, Trace অনুসন্ধান ও কোড অপ্টিমাইজেশন সম্পন্ন করে। এভাবে একটি 「ঘন ফিডব্যাক」 চক্র গঠিত হয় এবং দুই সপ্তাহেরও কম সময়ে এন্ড-টু-এন্ড থ্রুপুট 3 গুণ বৃদ্ধি পায়।
দীর্ঘ কনটেক্সটের স্থিতিশীলতার জন্য নির্ভুলতা পুনরুদ্ধার: KDA-এর CP পাথের জন্য FP32 ইনপুট ডিফল্টভাবে TF32 গণনায় যাওয়ায় সৃষ্ট ত্রুটি সঞ্চয়ের সমস্যা সমাধান করা হয়েছে। input_precision="tf32x3" স্পষ্টভাবে সেট করে দীর্ঘ কনটেক্সটের নির্ভুলতা বাড়ানো হয়েছে। সমাধানটি Flash Linear Attention-এর আপস্ট্রিমে ফেরত দেওয়া হয়েছে।
KV Transfer সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ অপ্টিমাইজেশন: DeepEP v1.2.1-এর C++ কল GIL মুক্ত না করে Python-পাশের Mooncake Transfer থ্রেডকে ব্লক করার সমস্যা শনাক্ত করা হয়েছে। সমাধানের পর Prefill ও Transfer একসঙ্গে চালানোর এবং আলাদা Prefill-এর পারফরম্যান্স পার্থক্য 20%-এর বেশি থেকে কমে 1%-এর নিচে নেমেছে।
KDA Decode অপারেটরের অপ্রয়োজনীয়তা দূরীকরণ: V মাত্রা বরাবর বিভাজনের কারণে হওয়া চারবারের পুনরাবৃত্ত FP32 নরমালাইজেশন ও গেটিং গণনাকে একই থ্রেড ব্লকে একত্র করা হয়েছে। ব্যাচভিত্তিক প্রি-কম্পিউটেশন ও মধ্যবর্তী ফলাফল শেয়ারের মাধ্যমে অপারেটরের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশনের আগের তুলনায় 1.71 গুণে উন্নীত হয়েছে।

অ্যাকাউন্ট নিবন্ধন: API কলের ঠিকানা https://docs.bigmodel.cn/api-reference/ এ গিয়ে অ্যাকাউন্ট নিবন্ধন ও লগইন করুন।
API Key সংগ্রহ: কনসোলে আপনার API কী তৈরি ও কপি করুন।
মডেলের নাম নিশ্চিত করুন: কল করার সময় Model Key হিসেবে GLM-5.3-FlashX ব্যবহার করুন।
API কল: অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন (চ্যাট কমপ্লিশন ইন্টারফেস) অনুসরণ করে অনুরোধের model ফিল্ডে GLM-5.3-FlashX সেট করুন এবং অনুরোধ পাঠান।
অনলাইন অভিজ্ঞতা (ঐচ্ছিক): https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/visual?modelCode=glm-5.3-flashx ঠিকানায় গিয়ে ডিপ্লয়মেন্ট ছাড়াই সরাসরি ব্যবহার করে দেখুন।
অ্যাপ্লিকেশনে সংযুক্ত করুন: API-কে আপনার অ্যাপ্লিকেশন বা Agent ওয়ার্কফ্লোতে ইন্টিগ্রেট করে 200 tokens/s উচ্চগতির আউটপুট ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন পরিচালনা করুন।

অসাধারণ গতি: সর্বোচ্চ আউটপুট গতি 200 tokens/s, যা GLM-5.3-Flash-এর তুলনায় 5 গুণ দ্রুত।
বুদ্ধিমত্তায় কোনো আপস নয়: একই আকারের মডেলগুলোর মধ্যে দীর্ঘমেয়াদে সর্বোচ্চ বুদ্ধিমত্তার মান বজায় রাখে; গতি বাড়াতে মডেলের সক্ষমতা ত্যাগ করতে হয় না।
উচ্চ ব্যয়-সাশ্রয়: 2.5 গুণ দামে 5 গুণ গতি, ফলে প্রতি ইউনিট বুদ্ধিমত্তার খরচ আরও কম।
দেশীয় কম্পিউটিং ভিত্তি: ১০০,০০০টি দেশীয় চিপের রিজনিং ক্লাস্টারের ওপর ভিত্তি করে তৈরি, সরবরাহ শৃঙ্খল স্বাধীন ও নিয়ন্ত্রণযোগ্য।
Agent-নির্মিত Infra: GLM-5.3 দ্বারা চালিত Agent দুই সপ্তাহেরও কম সময়ে রিজনিং সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করেছে। এন্ড-টু-এন্ড থ্রুপুট বেসলাইনের 3 গুণে পৌঁছেছে এবং পুনরাবৃত্তির দক্ষতা প্রচলিত মানব-নির্ভর অপ্টিমাইজেশনের তুলনায় অনেক বেশি।
গভীর ইঞ্জিনিয়ারিং অপ্টিমাইজেশন: TF32 নির্ভুলতার বিচ্যুতি, GIL ব্লকিং ও পুনরাবৃত্ত গণনার মতো সমস্যা সমাধানের মাধ্যমে অপারেটর-স্তরের পারফরম্যান্সে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়েছে (KDA Decode অপারেটরের পারফরম্যান্স 1.71 গুণ বেড়েছে)।

AI Agent-এর উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কল: Agent ওয়ার্কফ্লোতে পরিকল্পনা, টুল নির্বাচন ও ফলাফল সমন্বয়ের জন্য মডেলকে বারবার কল করতে হয়। কম লেটেন্সি সরাসরি কাজের মোট সময় কমায়।
কোড সহকারী ও IDE কমপ্লিশন: প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে স্ট্রিমিং আউটপুট তাৎক্ষণিকভাবে দৃশ্যমান হওয়া দরকার; উচ্চগতির জেনারেশন ডেভেলপারদের ফ্লো অভিজ্ঞতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
লাইভ স্ট্রিমিং/মার্কেটিংয়ে রিয়েল-টাইম কনটেন্ট জেনারেশন: ই-কমার্স লাইভ স্ট্রিমের স্ক্রিপ্ট, ব্যারেজ ইন্টারঅ্যাকশন, ট্রেন্ডিং বিষয়ের তাৎক্ষণিক ফলো-আপসহ এমন দৃশ্য যেখানে ”কথা বলার সঙ্গে সঙ্গে আউটপুট” প্রয়োজন।
ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন ও AI সঙ্গী: ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট ও আবেগভিত্তিক সঙ্গী অ্যাপ্লিকেশনগুলো প্রথম শব্দের লেটেন্সি ও স্ট্রিমিং গতির প্রতি অত্যন্ত সংবেদনশীল, তাই গতি-ভিত্তিক প্রিমিয়াম মূল্যায়ন সবচেয়ে সহজে বাস্তবায়নযোগ্য ক্ষেত্র।