SemiAnalysis播客拆解GLM 5.3架构与后训练

2026年10月18日，meng shao 在社交平台发布内容，介绍 SemiAnalysis Weekly 播客 Ep. 038 围绕智谱两个月前发布的开源模型 GLM 5.3 展开拆解，内容涵盖推理性能、架构、后训练管线与实际用途。报道提到，嘉宾在节目中澄清：稀疏注意力解决的是内存带宽瓶颈，而非容量瓶颈，KV cache 的容量占用并未显著减少；容量问题则依靠 HiCache/HiSparse 卸载到主机 DRAM 来处理。目前该事件仍处于播客内容传播与讨论阶段，尚无更多后续进展。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。