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- **Model Architecture:** GLM-5.2 - **Input:** Text - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm:** 7.0.0 - **PyTorch:** 2.9.0 - **Transformers:** 5.8.1 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang/vLLM - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.11) - **Weight quantization:** MOE-only (shared experts quantized), OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** MOE-only, OCP MXFP4, Dynamic This model was built with GLM-5.2 model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from zai-org/GLM-5.2 using AMD-Quark. The weights and activations are quantized to MXFP4.

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- **Model Architecture:** GLM-5.3-Flash - **Input:** Text, Image, Video - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm:** 7.2.0 - **PyTorch:** 2.9.1+rocm7.2.0.git7e1940d4 - **Transformers:** 5.12.1 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.12) - **Weight quantization:** MOE-only (shared experts quantized), OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** MOE-only, OCP MXFP4, Dynamic This model was built with GLM-5.3-Flash model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from zai-org/GLM-5.3-Flash using AMD-Quark. The weights and activations are quantized to MXFP4.

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The model was quantized from openai/gpt-oss-120b using AMD-Quark. The weights are quantized MXFP4 and activations were quantized to FP8. The results of AIME25 and GPQA Diamond were obtained using gpt_oss.evals with `low` effort setting, and vLLM docker `rocm/vllm-private:rocm7.0_ubuntu_22.04_vllm_0.10.1_instinct_gptoss_wmxfp4_afp8_20251030`.

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1 M = 100万トークン・米ドル
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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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