牛来，速归！Memfit接入：GLM-5.3；Qwen3.8-Flash

Yak Project · 2026-08-27 12:43 · 3 阅读

原创 Yakit 2026-08-27 12:43 四川

速归！！

昨天更新了两个新模型：

GLM-5.3-Flash（靠混合注意力和 mHC 换推理成本）

Qwen3.8-Flash（靠 GDN+QSA 和 Muon 换训练效率）

两家都在用“稀疏化”换前沿智能的普惠价格。

咱这边的Memfit也是速速接入。

一、简单说下更新核心：

YAK

1.1 GLM-5.3 核心变化

· 混合注意力：线性注意力压历史 + 稀疏注意力检索关键信息，计算量降 3 倍、KV 缓存降 4.4 倍，支撑 1M 上下文。

· IndexPool：加权池化压缩索引器缓存头，百万 token 下每 token 计算量降 2.9 倍。

· mHC 流形约束超连接：重塑残差连接，兼顾 Scaling 能力与训练稳定性。

· 参数效率 + 多模态：激活参数 32B→18B、层数减半，30T 多模态语料预训练，更少算力更强性能。

YAK

1.2 Qwen-3.8 核心变化

· GDN＋QSA：Gated DeltaNet 压缩历史状态，Qwen Sparse Attention 在 micro-block 粒度检索重要上下文；

· Gated Residual：把残差流扩成四条分支，再动态控制读写；

· 51B N-gram Embedding：像一块大型局部模式查找表，可放在主机内存并异步预取；

· Muon 优化器：针对大规模 MoE 重新调整参数分工和 Scaling Law。

二、如何在 Memfit 中切换模型？

更新到最新版本 memfit ai - 旧版本体验会下降

然后，按下切换，就可以了~

趁着（2026年）8.26-8.31，Memfit AI 免费不限量，快去试试~

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