Zhipu abre o GLM-5.2 com contexto de 1 milhão de tokens
O GLM-5.2 da Zhipu combina MoE de 744B parâmetros, janela de 1 milhão de tokens e promessa de pesos abertos em estilo MIT para agentes de programação.
O GLM-5.2 da Zhipu combina MoE de 744B parâmetros, janela de 1 milhão de tokens e promessa de pesos abertos em estilo MIT para agentes de programação.
SpaceX, Anthropic e OpenAI podem acrescentar trilhões em valor de mercado sem dividendos, pressionando um yield já historicamente baixo.
A disputa gira em torno de receita bruta ou líquida, diferença que pode mover em cerca de US$ 8 bi a receita anualizada antes do IPO.
A queda de junho atingiu as big techs mais que o restante do S&P 500 enquanto investidores abriam espaço para uma onda de IPOs de IA.
O pedido confidencial da EngineAI mostra startups tentando travar valuations antes de a demanda alcançar a produção.
O MoE aberto da Moonshot cobra muito menos por tokens e melhora benchmarks de coding com agentes em relação ao K2.6.
O Google Research diz que um sistema baseado no Gemini 3.1 Pro superou 80 de acurácia de execução no BIRD sem fine-tuning dedicado.
O SkillOpt trata um arquivo de instruções de agente como parâmetros treináveis e melhora benchmarks sem mexer nos pesos do modelo.
O classificador do Cursor libera ações de baixo risco e pausa etapas sensíveis, reduzindo a fadiga de aprovações.
O agente desktop da Moonshot usa arquivos locais, navegadores logados e tarefas agendadas para quem não pode levar dados sensíveis à nuvem.