- Briefing
- Etapa Prueba · 3/3
Prueba
Laboratorios interactivos
Cuchillo, +75, MoE, 2ⁿ, peaje de video, mezclador, termostato y el bucle entero.
- Vas a entender
- Predice, mueve, observa.
- Un laboratorio a la vez.
- Las tablas siguen ahí si el gráfico no carga.
Laboratorio: el bucle entero
Seis estaciones. Cada una es un clic. Al final tienes tres sellos: constante +75, mismo cajero, factura = activos.
Texto entra
Escribes «Hola mundo». Aún son letras. El modelo no las ve.
Laboratorio: corta el texto
Esto no es el vocabulario real de GLM. Es un simulador: dos cuchillos, dos cuentas. En la prueba real, Ox y GLM-5.3 coinciden; Kimi/MiMo/Qwen no.
Por qué
Estilo compacto (familia CJK/GLM, ilustrativo) · 11 piezas
Estilo occidental más partido (ilustrativo) · 14 piezas
Si Ox Alpha usa el cuchillo GLM, su cuenta es 86 = 11 piezas + 75 del membrete. El cuchillo occidental da 14.
Tabla reconstruida · test +75
Patrón publicado (dax / r/singularity / MaxForAI / Davis): cada texto mide exactamente 75 tokens más en Ox que en GLM-5.3.
| Prompt | GLM | Ox | Δ | MiMo | Kimi |
|---|---|---|---|---|---|
| EN Hello, how are you today? | 8 | 83 | 75 | 10 | 9 |
| DE Guten Morgen, wie geht es di | 11 | 86 | 75 | 13 | 14 |
| CN 你好,今天过得怎么样? | 9 | 84 | 75 | 11 | 8 |
| code def fib(n): return n if n<2 | 24 | 99 | 75 | 26 | 28 |
| emoji 🚀🔥💡✨🎯 | 10 | 85 | 75 | 14 | 15 |
| EN The quick brown fox jumps ov | 12 | 87 | 75 | 14 | 13 |
Números ilustrativos del patrón público, no una corrida propia. La constante es el hallazgo.
Laboratorio: resta el membrete
Escribe los tokens que te devolvieron dos APIs para el MISMO texto. Si Δ = 75 siempre, el cuchillo es el mismo.
Por qué
Δ = tok_ox − tok_glm Δ = 87 − 12 = 75 H0 same tokenizer + wrapper → Δ = 75 for every P H1 different tokenizer → Var(Δ) ≫ 0
Encaja con la hipótesis: 75 tokens de membrete. Si esto se repite en inglés, chino, código y emoji, el diccionario es GLM.
Laboratorio: despierta especialistas
El edificio siempre tiene 744 «músicos». Solo cobran los que tocan. Un modelo denso de 2T cobra a todos, todo el rato.
Por qué
Solo el 5.4% del edificio trabaja en cada palabra. GLM-5.3 real usa ~40B de 744B.
Laboratorio: 2ⁿ no es marketing
Las GPUs aman potencias de dos. 1.048.576 no es «un millón redondo». Es exactamente 2²⁰.
Por qué
220 = 1.048.576
≈ 10.5 libros de 100k tokens. Esta es la mesa de trabajo de Ox Alpha y de GLM-5.2/5.3.
- 2^10 · 1.024 · un SMS largo
- 2^14 · 16.384 · un ensayo
- 2^17 · 131.072 · salida máx. de Ox
- 2^20 · 1.048.576 · contexto Ox / GLM-5.2
Peaje de video
Cuatro clips publicados (Davis / Railway / BohuTANG). Ox y GLM-5V-Turbo cobran lo mismo. MiMo y Qwen no. El 5 fps = 30 fps es la trampa: el cajero cobra tiempo, no fotogramas.
Por qué
Sello: MISMO CAJERO. 296 = 296 tokens.
Números publicados, no una corrida propia. GLM-4.6V cobra distinto: «GLM-ish» no basta.
Laboratorio: el termostato
Temperatura 0 = siempre el token más probable (loro disciplinado). 1 = jazz. Para fingerprintar clones se usa 0. Simulador pedagógico, no la API real.
Por qué
Zona chat/código. Útil para escribir, inútil como DNI.
Mezclador de confianza
Rúbrica, no Bayes. Arrastra cuánto te fías de cada prueba. El techo está cerrado: sin corrida live ni comunicado del lab no hay DNI. Manifold es el mercado, no esta barra.
Por qué
Z.ai / GLM-5.x
82%
Rúbrica tuya · techo 90%
Xiaomi MiMo-V3
24%
El playbook empuja; el cuchillo no
Fine-tune / Composer
22%
Tokenizer sí, cocina z.ai menos
Inkling · Mira
6%
Audio ≠ video. Descartada.