Dua model baru untuk pengkodean agen dan AI efisien kini tersedia di Amazon SageMaker JumpStart
Hari ini, AWS mengumumkan ketersediaan GLM-5.1-FP8 dan Phi-4-mini-instruct di Amazon SageMaker JumpStart, memperluas portofolio model dasar yang tersedia bagi pelanggan AWS. Model-model dari Z.ai dan Microsoft ini menghadirkan kemampuan agenik tingkat lanjut dan inferensi yang efisien untuk beban kerja AI korporasi pada infrastruktur AWS.
Model-model ini mengatasi berbagai tantangan AI korporasi dengan kemampuan khusus:
GLM-5.1-FP8 unggul dalam rekayasa perangkat lunak berbasis agen dengan optimasi multi-putaran berkelanjutan, menangani pembuatan kode tingkat repositori, tugas terminal, dan alur kerja debugging kompleks yang meningkat dengan penalaran yang diperluas. Ini ideal untuk pipeline peninjauan kode otomatis, lingkungan pengembangan berbasis AI, dan pemecahan masalah jangka panjang di mana model berulang melalui ratusan putaran untuk menyempurnakan solusi.
Phi-4-mini-instruct unggul dalam penalaran yang kuat, matematika, dan logika dalam lingkungan dengan keterbatasan memori dan latensi, mendukung 24 bahasa dan pemanggilan fungsi dalam bentuk yang ringkas. Ini ideal untuk penerapan di edge deployment, aplikasi yang sensitif terhadap latensi, chatbot multibahasa, dan skenario di mana pelanggan membutuhkan penalaran yang mumpuni dengan beban sumber daya minimal.
Dengan SageMaker JumpStart, pelanggan dapat men-deploy salah satu model ini hanya dengan beberapa klik untuk mengatasi kasus penggunaan AI spesifik mereka.
Untuk memulai dengan model ini, buka bagian Model di SageMaker Studio atau gunakan SageMaker Python SDK untuk menerapkan model ke akun AWS Anda. Untuk informasi lebih lanjut tentang penerapan dan penggunaan model dasar di SageMaker JumpStart, lihat dokumentasi Amazon SageMaker JumpStart.