{"id":18647,"date":"2026-09-14T21:36:34","date_gmt":"2026-09-14T14:36:34","guid":{"rendered":"https:\/\/droneth.or.th\/?p=18647"},"modified":"2026-09-14T21:36:34","modified_gmt":"2026-09-14T14:36:34","slug":"glm-vs-qwen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droneth.or.th\/en\/glm-vs-qwen\/","title":{"rendered":"GLM-5.3-Flash \u0e01\u0e31\u0e1a Qwen3.8-Flash-Next: \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e22\u0e08\u0e35\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22"},"content":{"rendered":"<p>\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e35\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e25\u0e48\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e08 <strong>Z.ai<\/strong> \u0e2d\u0e2d\u0e01 <strong>GLM-5.3-Flash<\/strong> \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 <strong>320B<\/strong> \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 active parameters <strong>18B<\/strong> \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 <strong>Alibaba Qwen<\/strong> \u0e2a\u0e48\u0e07 <strong>Qwen3.8-Flash-Next<\/strong> \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 <strong>125B<\/strong> \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 active parameters <strong>6B<\/strong> \u0e08\u0e38\u0e14\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e38\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e04\u0e32\u0e14<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/droneth.or.th\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/glm-vs-qwen-1-scaled.png\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/droneth.or.th\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/glm-vs-qwen-1-1024x638.png\" alt=\"\u0e20\u0e32\u0e1e: Z.ai\" style=\"width:100%;height:auto;border-radius:6px\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\" style=\"font-size:0.85em;color:#666\">\u0e20\u0e32\u0e1e: Z.ai<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0e41\u0e01\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49 \u201c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14\u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u201d \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 <strong>3:1<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 attention \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21, \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e04\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22 residual stream \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>4<\/strong> \u0e17\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 gate \u0e04\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e2b\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e01 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e39\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <strong>Muon<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 fused \u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 orthogonalization \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e17\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19<\/p>\n<h3>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e34\u0e14<\/h3>\n<p>In <strong>GLM-5.3-Flash<\/strong> \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>45<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>34<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 linear-attention \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>11<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 full-attention \u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 <strong>Qwen3.8-Flash-Next<\/strong> Uses <strong>48<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33 <strong>3<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 <strong>Gated DeltaNet<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 <strong>1<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 <strong>Qwen Sparse Attention<\/strong> \u0e41\u0e21\u0e49\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e08\u0e30\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>3:1<\/strong> \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<p>\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30 KV cache \u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e15\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e38\u0e01 token \u0e44\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30 recurrent \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e04\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 \u0e1c\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d token \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e38\u0e48\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21 context length \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e22 architecture \u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 \u201c\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e22\u0e32\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u201d<\/p>\n<h3>\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33<\/h3>\n<p>\u0e41\u0e15\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 full-attention \u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e35 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 <strong>GLM<\/strong> and <strong>Qwen<\/strong> \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49 indexer \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e31\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e39\u0e48\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e14\u0e32\u0e19\u0e44\u0e27\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48 <strong>2048<\/strong> tokens \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e21\u0e38\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e31\u0e14 context \u0e22\u0e32\u0e27\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e23\u0e08\u0e33\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23<\/p>\n<p>\u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 <strong>GLM<\/strong> Uses <strong>Kimi Delta Attention (KDA)<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a decay gate \u0e23\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 <strong>Qwen<\/strong> Uses <strong>Gated DeltaNet (GDN)<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48 gate \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a head \u0e41\u0e17\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e04\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48<\/p>\n<h3>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e46<\/h3>\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 position encoding \u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 <strong>GLM-5.3-Flash<\/strong> \u0e1b\u0e34\u0e14 RoPE \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 sparse MLA \u0e44\u0e1b\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 <code>qk_rope_head_dim = 0<\/code> \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e44\u0e2b\u0e25\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 recurrent layers \u0e41\u0e17\u0e19 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 <strong>Qwen3.8-Flash-Next<\/strong> \u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e19\u0e27 <strong>NoPE<\/strong> \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07 <strong>RoPE<\/strong> \u0e44\u0e27\u0e49 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 NoPE \u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 pre-training \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 post-training \u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e21\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 benchmark \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 pre-training \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 post-training \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e39\u0e14\u0e35\u0e1a\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e39\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 RLHF \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46<\/p>\n<h3>\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e22\u0e08\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/h3>\n<p>\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e19\u0e27 3:1 \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e09\u0e31\u0e19\u0e17\u0e32\u0e21\u0e15\u0e34\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 <strong>MiniMax<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e27\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e17\u0e35\u0e21\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a linear \u0e41\u0e25\u0e30 sliding-window attention \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 multi-hop reasoning \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d context \u0e22\u0e32\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 <strong>32K<\/strong> context \u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19 SFT \u0e1c\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>M2<\/strong> \u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 full softmax attention \u0e17\u0e38\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>M3<\/strong> \u0e01\u0e47\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>MiniMax Sparse Attention (MSA)<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48 sparsify attention \u0e41\u0e17\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 linear-attention layer \u0e40\u0e25\u0e22<\/p>\n<p>\u0e19\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 \u201c\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e17\u0e38\u0e01\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u201d \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d \u201c\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07 converge \u0e44\u0e1b\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u201d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e46 \u0e43\u0e19 gating, indexing \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d positional encoding \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<h3>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22<\/h3>\n<p>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e44\u0e17\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e41\u0e04\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32 \u201c\u0e04\u0e48\u0e32\u0e22\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e41\u0e23\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u201d \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e16\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e04\u0e38\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23, \u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e2d\u0e1a<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e21\u0e38\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e32\u0e04\u0e21\u0e42\u0e14\u0e23\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e44\u0e01\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e04\u0e38\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23, \u0e0b\u0e31\u0e1e\u0e1e\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e44\u0e17\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e17\u0e22\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e39\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2a\u0e27\u0e22\u0e1a\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e25\u0e14\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/p>\n<p>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d 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