Параметры
320 млрд
Модель Z.ai
GLM-5.3-Flash: открытая модель для кода и агентов
Открытая мультимодальная MoE-модель Z.ai для программирования, агентных сценариев и работы с длинным контекстом.
Коротко
Что важно знать о GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash сочетает текстовое и визуальное понимание, работу с инструментами и режимы рассуждения. В официальной карточке указаны 320 млрд параметров, около 18 млрд активных параметров и контекст до 1 млн токенов.
Что умеет модель
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
Активно на токен
около 18 млрд
Контекст
до 1 млн токенов
Reasoning effort
low, high, max
Модальность
текст и изображения
Лицензия
MIT
Все 6 характеристик, доступ и API
- Параметры
- 320 млрд
- Активно на токен
- около 18 млрд
- Контекст
- до 1 млн токенов
- Модальность
- текст и изображения
- Лицензия
- MIT
- Reasoning effort
- low, high, max
Сценарии
Для каких задач подходит
- разработка и ревью кода
- агентные процессы с инструментами
- мультимодальный анализ
- локальные и управляемые развертывания
Выбирайте GLM-5.3-Flash, когда важны открытые веса, управляемое развертывание и единая модель для текста, изображений и инструментов.
До внедрения
Что проверить
Полный checkpoint требует значительных вычислительных ресурсов. Совместимость инструментов, скорость и качество зависят от runtime, квантизации и настроек reasoning.
Доступ и интеграция
Открытые веса опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT. Доступность облачного API, квоты и тарифы нужно проверять у Z.ai отдельно.
Русский язык
GLM-5.3-Flash на русском
Модель принимает русскоязычные запросы, но качество терминологии, кода и длинных документов нужно проверять на собственном наборе задач.
Внутри линейки
GLM-5.3-Flash и модели Z.ai
Выберите до четырёх версий и сопоставьте задачу, контекст и доступ. Неуказанная цена не считается нулевой.
Для этого типа задачи в каталоге пока нет второй модели этого провайдера. Не сравнивайте её численно с моделью другого типа входа или выхода.
GLM-5.3-Flash
разработка и ревью кода
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- до 1 млн токенов
Другие провайдеры
GLM-5.3-Flash: сравнение с альтернативами
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash сочетает текстовое и визуальное понимание, работу с инструментами и режимы рассуждения. В официальной карточке указаны 320 млрд параметров, около 18 млрд активных параметров и контекст до 1 млн токенов.
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- до 1 млн токенов
Qwen3.8-Flash-Next
Открытый post-trained checkpoint Qwen3.8 с визуальным входом и экспериментальной архитектурой Flash-Next. Не путайте эти веса с облачной Qwen3.8-Flash, которой паспорт приписывает дополнительные production-функции.
- Тип
- Текст и изображения
Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code ориентирована на работу с кодом и инструментами. Официальный API ID kimi-k2.7-code поддерживает текст, изображения и видео.
- Тип
- Текст и изображения
Редакционный разбор
Что важно знать о GLM-5.3-Flash
Редакционный разбор открытой мультимодальной модели: архитектура, сценарии для кода и агентов, стоимость инфраструктуры и план проверки.
Читать разбор GLM-5.3-FlashСвязи
Продолжить выбор
Вопросы и ответы
FAQ о GLM-5.3-Flash
Что такое GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash сочетает текстовое и визуальное понимание, работу с инструментами и режимы рассуждения. В официальной карточке указаны 320 млрд параметров, около 18 млрд активных параметров и контекст до 1 млн токенов.
Работает ли GLM-5.3-Flash на русском?
Модель принимает русскоязычные запросы, но качество терминологии, кода и длинных документов нужно проверять на собственном наборе задач.
Для каких задач подходит GLM-5.3-Flash?
Подходящие сценарии: разработка и ревью кода; агентные процессы с инструментами; мультимодальный анализ; локальные и управляемые развертывания.
Когда выбирать GLM-5.3-Flash?
Выбирайте GLM-5.3-Flash, когда важны открытые веса, управляемое развертывание и единая модель для текста, изображений и инструментов.
Какие ограничения есть у GLM-5.3-Flash?
Полный checkpoint требует значительных вычислительных ресурсов. Совместимость инструментов, скорость и качество зависят от runtime, квантизации и настроек reasoning.
Каталог GPT House
Выберите модель по задаче, а не только по названию
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.