GLM-5.3-Flash техникалық сипаттамалары
| Сипаттама | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Ұсынушы | Z.ai (Zhipu AI) |
| Модельдер отбасы | GLM-5 |
| Модель түрі | Тумысынан мультимодальды Mixture-of-Experts (MoE) моделі |
| Жалпы параметрлер | 320B |
| Белсенді параметрлер | 18B |
| Архитектура | Гибридті сирек және сызықтық назар |
| Контекст терезесі | 1,048,576 токен (1M) |
| Ең көп шығыс | 131,072 токен |
| Кіріс модальдылықтары | Мәтін, суреттер, видео |
| Шығыс модальдылығы | Мәтін |
| Пайымдау | Қолдау бар |
| Көру мүмкіндігі | Қолдау бар |
| Функцияларды шақыру | Қолдау бар |
| Құралдарды пайдалану | Қолдау бар |
| Веб-іздеу | Қолдау көрсетілетін API интеграциялары арқылы қолдау көрсетіледі |
| Ашық салмақтар | Иә |
| Лицензия | MIT |
| Шығарылған күні | 2026 жылғы 26 тамыз |
Z.ai GLM-5.3-Flash моделін GLM-5 отбасындағы тұңғыш тумысынан мультимодальды модель деп сипаттайды. Онда жалпы 320B параметр бар, бірақ әр инференс қадамында тек 18B параметр белсендіріледі. Модель сирек және сызықтық назарды біріктіретін гибридті архитектураны енгізеді және mHC масштабтау тиімділігін арттыру үшін қолданылады.
GLM-5.3-Flash деген не?
GLM-5.3-Flash — GLM-5 буынының тиімділікке бағытталған мүшесі, ол шекаралық деңгейдегі пайымдау және агенттік кодтау мүмкіндіктерін айтарлықтай төмен инференс құнымен ұштастыруға арналған.
Ең маңызды айырмашылығы — дәстүрлі "Flash" моделінен оның өзгешелігі, мұнда Flash кішкентай модель дегенді білдірмейді. GLM-5.3-Flash жалпы 320B параметрді қамтиды, бірақ оның MoE архитектурасы әр токен үшін тек 18B параметрді белсендіреді. Бұл Z.ai-ға инференс есептеуін айтарлықтай төмендетіп, сонымен бірге модель сыйымдылығы үшін үлкен параметрлік пулды сақтауға мүмкіндік береді.
Сондай-ақ бұл тумысынан мультимодальды қабілеті бар алғашқы GLM-5 моделі. Модель мәтінмен қатар визуалды кірістерді де қолдайды және кодтау, браузермен өзара әрекеттесу, құжаттарды түсіну, визуалды кодтау және агенттік жұмыс ағындары үшін позицияланған.
Z.ai айтуынша, GLM-5.3-Flash GLM-5.2-ні жай ғана қысқартылған нұсқа емес, қайтадан жаңадан оқытылған базалық модельден басталады. Оның оқытуы 30 триллион токеннен тұратын мультимодальды алдын ала оқыту корпусын пайдаланады, ал архитектура қабілет пен инференс тиімділігін ескере отырып қайта жасалған.
GLM-5.3-Flash негізгі мүмкіндіктері
- 18B белсенді параметрі бар 320B MoE: GLM-5.3-Flash өте үлкен жалпы параметрлік сыйымдылықты салыстырмалы түрде шағын белсенді параметр ізімен үйлестіреді, бұл 320B тығыз модельге қарағанда қызмет көрсетуді едәуір тиімдірек етеді.
- Тумысынан мультимодальды түсіну: Бұрынғы GLM-5 модельдерінен айырмашылығы, GLM-5.3-Flash визуалды кірістерді тумысынан өңдейді. Оның модель картасында суреттерді түсіну мысалдары бар және модель мультимодальды деп белгіленген.
- 1M-токендік контекст: Модель үлкен репозиторийлер, ауқымды құжаттар, ұзын агент траекториялары және күрделі көпқадамды жұмыс ағындары сияқты ұзақ контекстті қолданбаларға арналған. Cloudflare және Vercel екеуі де 1,048,576-токендік контекст терезесін көрсетеді.
- Гибридті сирек + сызықтық назар: GLM-5.3-Flash сирек назар мен сызықтық назарды біріктіретін алғашқы GLM моделі. Z.ai бұл архитектура дәл ұзақ контекст мүмкіндіктерін сақтай отырып, ұзақ контекстпен қызмет көрсету құнын төмендетеді дейді.
- Агенттік кодтау және құралдарды пайдалану: Модель бағдарламалық инженерия, терминал тапсырмалары, браузермен өзара әрекеттесу және құралдарға негізделген жұмыс ағындары үшін оңтайландырылған. Оның Terminal-Bench 2.1 көрсеткіші — 84.3.
- Ашық салмақтармен орналастыру: MIT лицензияланған салмақтар Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed және KTransformers-пен орналастырылуы мүмкін, бұл әзірлеушілерге өз инференсін хостинг және оңтайландыруға мүмкіндік береді.
GLM-5.3-Flash бенчмарк нәтижелері
GLM-5.3-Flash кодтау және агенттік бенчмарктерде айрықша күшті профиль көрсетеді.
| Бенчмарк | GLM-5.3-Flash | GLM-5.2 | Ескертпелер |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 81.0 | Терминал / агенттік кодтау |
| DeepSWE v1.1 | 63.4 | 46.2 | Бағдарламалық инженерия |
| AutomationBench | 48.8 | 26.2 | Компьютерді пайдалану автоматтандыру |
| Toolathlon-Verified | 78.4 | 59.9 | Құралдарды пайдалану қабілеті |
| NL2Repo-Bench | 56.3 | 48.9 | Табиғи тілден репозиторийге кодтау |
| Agent's Last Exam | 26.3 | 20.4 | Агенттік пайымдау |
| Humanity's Last Exam | 55.3 | — | Құралдармен |
| GDPval-AA v2 | 1773 Elo | 1504 Elo | Өнімділік / білімдік жұмыс |
| OfficeQA-Pro | 62.4 | — | Мультимодальды өнімділік |
| CharXiv RQ | 89.4 | — | Мультимодальды пайымдау |
Ресми Hugging Face бағалау бөлімінде Terminal-Bench 2.1 бойынша 84.3, DeepSWE бойынша 63.4 және HLE бойынша 55.3 көрсетілген. Z.ai-дың іске қосу материалдары AutomationBench, Toolathlon, NL2Repo және GDPval сияқты қосымша нәтижелерді хабарлайды.
Artificial Analysis қазіргі уақытта GLM-5.3-Flash үшін Intelligence Index — 57 береді, бұл оны ағымдағы салыстыру жиынтығындағы 108 модельдің ішінде №3 орынға қояды.
Бұл сандар әлі де бенчмаркке тән ескертпелермен түсіндірілгені жөн: бірнеше нәтиже вендор хабарлаған, бағалау құралдары әртүрлі, ал бенчмарк ұпайларын модель сапасының әмбебап рейтингі ретінде қабылдауға болмайды.
GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3 vs GLM-5.2
| Ерекшелік | GLM-5.3-Flash | GLM-5.3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|
| Модель буыны | GLM-5 | GLM-5 | GLM-5 |
| Позициялануы | Тиімді мультимодальды / агенттік модель | Жоғары деңгейлі жалпы пайымдау моделі | Алдыңғы буынның жалпы моделі |
| Тумысынан көру мүмкіндігі | Иә | Жоқ | Модельге тәуелді |
| Жалпы параметрлер | 320B | Үлкен флагмандық конфигурация | Ірі ауқымды модель |
| Белсенді параметрлер | 18B | — | — |
| Контекст | 1M | 200 мың класындағы қолдану | 200 мың класындағы қолдану |
| Гибридті сирек/сызықтық назар | Иә | Жоқ | Жоқ |
| Агенттік кодтау | Өте жоғары | Өте жоғары | Мықты |
| Ашық салмақтар | Иә | Орналастыруға байланысты | Орналастыруға байланысты |
| Негізгі артықшылық | Инференс есептеу бірлігіне шаққандағы қабілет | Максималды GLM-5 пайымдау қабілеті | Кемелденген және арзанырақ GLM буыны |
Негізгі айырмашылық — GLM-5.3-Flash жай ғана кішірейтілген GLM-5.3 емес. Z.ai айтуынша, ол жаңадан оқытылған базалық модельден басталады және гибридті назар архитектурасын, mHC және мультимодальды алдын ала оқытуды енгізеді.
GLM-5.3-Flash vs DeepSeek V4 Flash — салыстырмалы қорытынды
| Өлшем | GLM-5.3-Flash (Z.ai / Zhipu) | DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) | Артықшылық |
|---|---|---|---|
| Шығарылым күні | 2026 жылғы 26 тамыз | Превью 2026 ж. сәуір; негізгі чекпойнт (0731) 2026 ж. 31 шілде | — |
| Жалпы / белсенді параметрлер | 320B / 18B | 284B / 13B | GLM сәл үлкен |
| Контекст терезесі | 1M токен | 1M токен | Тең |
| Макс. шығыс | ~131K токен | 384K токенге дейін | DeepSeek |
| Модальдылықтар | Тумысынан мультимодальды (мәтін + сурет + видео кірісі) | Негізінен мәтін (көру бойынша эксперименттік нұсқалар қолжетімді) | GLM |
| Архитектура ерекшеліктері | Гибридті сирек + сызықтық назар (~3× төмен назар есептеуі, толық GLM-5.3-пен салыстырғанда ~4.4× кіші KV cache) | Compressed Sparse Attention (CSA) + Heavily Compressed Attention (HCA) | Екеуінің де мықты жақтары бар |
| Лицензия | MIT (салмақтар Hugging Face-та) | MIT (салмақтар қолжетімді) | Тең |
| Стандартты API бағасы ($ / 1M токен) | Кіріс $0.15 / Шығыс $0.50 (кэштендірілген кіріс ~$0.03) | Әдеттегі диапазон $0.14–$0.44 кіріс / $0.28–$1.32 шығыс (пик/офф-пик өзгереді) | GLM арзанырақ |
| Іске қосу науқаны бағасы | ~$0.075 кіріс / $0.25 шығыс (шектеулі уақыт, ~2026 қыркүйек басы) | Ұқсас науқан жоқ | GLM |
| AA Intelligence Index | 57 (вендор хабарлаған) | ~50 (тәуелсіз өлшеу) | GLM |
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 82.7 | GLM |
| DeepSWE | 63.4 | 54.4 | GLM |
| SWE-bench Verified | Әзірше шектеулі тәуелсіз дерек | ~79% (күшті тәуелсіз нәтижелер) | DeepSeek |
| Негізгі күшті жақтары | Төмен баға, тумысынан мультимодальды, бірнеше агенттік/кодтау көрсеткіштерінде алда, тиімді ұзақ контекст | Тәуелсіз валидациясы неғұрлым пісіп-жетілген, кодтау/агент тректері өте мықты, ұзақ контекст тиімділігі жоғары, экожүйе күшті | — |
| Негізгі әлсіз жақтары | Жаңа релиз (кейбір ұпайлар вендор хабарлаған); жылдамдығы орташа | Мультимодальды қолдау әлсіздеу; көптеген маршруттарда баға тиімділігі жоғарырақ | — |
| Кімдер үшін ең қолайлы | Жалпы пайдалану, мультимодальды жүктемелер, бағаға сезімтал жобалар, теңгерімді агент қабілеттері | Таза кодтау агенттері, ұзақ контекстті мәтіндік пайымдау, тәуелсіз бенчмарктер қажет сценарийлер | — |
Бір сөйлемдік қорытынды:
2026 жылғы тамыз айының соңындағы жағдай бойынша, GLM-5.3-Flash баға, мультимодальды қабілет және бірнеше қабаттасатын бенчмарктер бойынша көш бастап, жалпы құндылығы жақсырақ нұсқа ұсынады. DeepSeek V4 Flash тәуелсіз валидациясы және ұзақ контекст тиімділігі мықты болғандықтан, кодтауға бағытталған агенттер үшін сенімді таңдау күйінде қала береді. Шешім қабылдамас бұрын өз жүктемелеріңізде екеуін де сынаңыз.
GLM-5.3-Flash қолдану жағдайлары
1. Агенттік бағдарламалық инженерия
GLM-5.3-Flash репозиторийлерді талдауы, бірнеше файлды өзгертуі, терминал командаларын орындауы, тесттерді іске қосып, іске асыруды итерациялауы қажет кодтау агенттері үшін әсіресе қолайлы.
Оның Terminal-Bench 2.1 бойынша 84.3 және DeepSWE бойынша 63.4 нәтижелері бағдарламалық инженерия — ең күшті қолдану аймақтарының бірі екенін көрсетеді.
2. Визуалды кодтау
GLM-5.3-Flash тумысынан мультимодальды болғандықтан, әзірлеушілер кодтау нұсқауларымен қатар скриншоттар, диаграммалар және басқа визуалды кірістерді бере алады. Бұл UI іске асыру, визуалды жөндеу және дизайннан кодқа жұмыс ағындары үшін пайдалы.
3. Ұзақ контексті құжат талдауы
1M-токендік контекст терезесі модельді үлкен техникалық құжаттама жиынтықтары, репозиторийлер, көлемді есептер және көпкезеңді агент тарихтары үшін қолайлы етеді.
4. Браузер және компьютермен жұмыс істейтін агенттер
Модельдің құралдарды пайдалану және мультимодальды мүмкіндіктері оны браузерлер, графикалық интерфейстер және сыртқы құралдармен байланысты жұмыс ағындары үшін қолайлы етеді.
5. Кәсіпорындық білімдік жұмыс
GLM-5.3-Flash құрылымды және құрылымдалмаған ақпараттың үлкен көлемін өңдеп, құралдарды пайдаланып көпқадамды тапсырмаларды орындай алады, бұл оны құжат талдауы, зерттеу көмекшісі және жұмыс ағындарын автоматтандыру үшін қолайлы етеді.
6. Өз бетімен орналастырылатын AI инфрақұрылымы
MIT лицензиясы және жария салмақтар GLM-5.3-Flash моделін орналастыру, деректерді өңдеу және инференс инфрақұрылымына бақылау қажет ұйымдар үшін тартымды етеді.
GLM-5.3-Flash API параметрлері
| Параметр | Сипаттамасы |
|---|---|
| model | Провайдерге тән модель идентификаторы |
| messages | Құрылымдалған диалог кірісі |
| prompt | Қолдайтын API-ларда бір реттік prompt кірісі |
| max_tokens / max_completion_tokens | Шығыс токен шектеуі |
| temperature | Іріктеу кездейсоқтығын басқарады |
| tools | Құрал/функция анықтамалары |
| stream | Ағындық шығаруды қосады |
| reasoning | Қолдайтын шлюздарда пайымдау күшін басқарады |
| Image content | Қолдау бар |
| Function calling | Қолдау бар |
| Context | 1M токенге дейін |
Vercel AI Gateway қазіргі уақытта ең көп дегенде 131,000 шығыс токені құжаттайды, мұнда пайымдау токендері де шығыс шегіне есептеледі.
CometAPI-де GLM-5.3-Flash API-ін қалай пайдалану керек
Қадам 1: API қолжетімділігін алыңыз
cometAPI-ге кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы емес болсаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console бетіне кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік куәлігі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token key: sk-xxxxx алыңыз да, жіберіңіз.
Қадам 2: GLM-5.3-Flash API-іне сұраулар жіберіңіз
API сұрауын жіберу үшін “GLM-5.3-Flash” endpoint-ын таңдаңыз және request body орнатыңыз. Сұрау әдісі мен request body біздің веб-сайттағы API құжаттан алынады. Қолайлылық үшін веб-сайт Apifox сынағын да ұсынады. Есептік жазбаңыздағы нақты CometAPI кілтімен <YOUR_API_KEY> ауыстырыңыз.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз.
Қадам 3: Жауаптарды өңдеу
API құрылымдалған кандидат жауаптарын қайтарады: генерацияланған мәтін, дәйексөздер, қауіпсіздік метадеректері және міндетті емес құрал шығыстары. Мультимодальды сұраулар үшін таңдалған CometAPI endpoint-ы модельдің көру мүмкіндігін ашқанда, хабар мазмұны мәтін және сурет кірістерімен құрылымдалуы мүмкін.
Нақты CometAPI endpoint-ы, қолдау көрсетілетін параметрлер және ағымдағы қолжетімділік Z.ai-дың жергілікті API-інен болжамай, тікелей қолданыстағы CometAPI API құжатынан алынуы тиіс.
CometAPI үшін интеграция Z.ai, Cloudflare немесе Vercel-ден провайдерге тән идентификаторларды автоматты көшіруден гөрі, тікелей CometAPI-дің қолданыстағы модель endpoint-ында көрсетілген model ID-ды пайдалану тиіс.
GLM-5.3-Flash шектеулері
- Үлкен модель ізі: Белсенді тек 18B параметр болса да, жарияланған модель шамамен 321B параметрді қамтиды, бұл өзіндік орналастыруды дәстүрлі 7B–70B модельдеріне қарағанда айтарлықтай қиындайды.
- Иференс жылдамдығы абсолюттік тұрғыда міндетті түрде "flash" емес: Artificial Analysis қазіргі уақытта салыстыру ортасында секундына шамамен 50 шығыс токенін өлшейді, бұл модельді ең жылдам шағын модельдерден төмен қояды.
- Өте ұзын контекст инфрақұрылым талаптарын арттырады: 1M-токендік контекст пайдалы, бірақ жад пен қызмет көрсету күрделілігін арттыруы мүмкін.
- Бенчмарк өнімділігі тапсырмаға байланысты өзгереді: GLM-5.3-Flash әсіресе агенттік кодтау және құралдарды пайдалану бенчмарктерінде мықты, бірақ бірде-бір бенчмарк меншікті жабық үлгілерден әмбебап басымдықты дәлелдемейді.
- Мультимодальды шығыс шектеулі: Модельдің тумысынан мультимодальды қабілеті негізінен кіріс жағына қатысты; стандартты шығысы мәтін, сурет немесе видеоны генерацияламайды.