#GLM
如果你也在用 OpenCode 白嫖 DeepSeek 和 GLM 的免费额度，可以看看官方文档里关于数据保留的说明，担心数据被拿去训练的话心里有个底。
Reflection把Beam 1.0开源了，501B总参但只激活23B，跑起来不算重，不过评分比GLM 5.3 Flash低一些，可以拿来对比试试。
做 API 接入的朋友可以看看，Apollo 给 Z.ai 的 GLM-5.3 做了安全评估，写代码和网络安全场景前建议先了解下风险点。
小米 MiMo V2.6 Pro 超过 DeepSeek 登上 Agent Arena 开源第一，单任务才 $0.11，做智能体的可以看看这份榜单。
Agent Arena 榜单换了个新指标 Bash Reliability，Claude Opus 5.5 还是第一，开源最强的 GLM 5.2 排到第 15，想选编程模型可以看看。
Meta 放出 8160 亿参数的多模态开放权重模型，能跑视频和音频，还能在 M5 Ultra 上本地跑，直接对标 Qwen 和 Kimi，开源玩家可以看看。
OpenRouter 开测专用部署，GLM、Kimi、DeepSeek 都能独享跑，还可以预留 OpenAI 和 Anthropic 容量，重度使用团队可以看看。
AMD MI355X 和 NVIDIA B200/B300 跑智能体工作负载的对比数据来了，DeepSeek V4 Pro 上每瓦吞吐反超 B200 最多 40%，但高负载下被拉开，想选卡部署的可以看数据。
Z.ai 把 GLM-5.3-Flash 调成法律专用版，全任务通过率 19.2%，比通用模型高了 12.5 个点，做法律科技的人可以看看它评测口径。
OpenRouter 自曝内部案例：5 个销售加一个 AI 智能体 Rasp，每月省 600 小时，连踩坑经验和模型省钱套路都写清楚了。
Bindu Reddy 说中国公司不能套壳 Claude 或 OpenAI，只能硬做模型，所以 DeepSeek、GLM、Kimi 越来越强，观点挺有意思。
博主对比了 Haiku 5.5 和 DeepSeek-V4.1 flash、GLM 5.3 flash 的价格和 Terminal Bench 4.0 分数，顺便吐槽了评论区骂战，看看各方实际差距。
一个人用 ARTEX 加上 DeepSeek、GLM、Grok 和 Claude Code 就能打穿韩国多家银行，CrowdStrike 的报告把工具链讲得很细。
德国搜索引擎 Ecosia 嫌 Mistral 慢一年，改用 Qwen、GLM、Kimi，成本砍半性能还涨，欧洲也开始接中国开源模型了。
有人把 Haiku 5.5 和 DeepSeek、智谱的 flash 模型做了价格和 Terminal Bench 跑分对比，选便宜模型前可以看看这张对比表。
美国 Reflection 放出了首个开源模型 Beam，500 多亿参数只激活 23B，想用更低算力打 DeepSeek 和 Qwen，写代码推理的可以看看。
拿了 20 亿美金的 Reflection 放出首个开源模型 Beam，501B 参数只激活 23B，直接对标 GLM 和 DeepSeek 的 Flash 系列，权重本月放出。
Reflection 放了个 501B 的开源模型 Beam，激活只有 23B，跑智能体省算力，号称效率比 GLM 5.2 高 3-4 倍，权重本月放出。
Reflection 的 Beam 开源在即，501B 参数只激活 23B，SWE-bench Verified 拿到 80.9 分，效率号称比 GLM 5.2 高 3-4 倍，写代码跑智能体的可以盯一下。
帮你盘了下四款国产开源模型的发版传闻：Qwen 4、Kimi K3.1、GLM-5.4、DeepSeek V4.2，想本地跑模型可以先记好时间线。
一条关于 Reflection AI 能不能追上 GLM 5.3 的讨论，拿 Nvidia 和 Thinky 当反面例子，看法挺克制。
Gemini 4 快来了，而且 Anthropic 博客都还在引用 GLM-5.3 的网络能力，国产模型这条线索值得关注。
