GLM-5.3-Flash техникалық сипаттамалары
| Сипаттама | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Қызмет жеткізуші | Z.ai (Zhipu AI) |
| Модельдер отбасы | GLM-5 |
| Модель түрі | Түпнұсқалы мультимодальды сарапшылар қоспасы моделі |
| Жалпы параметрлер | 320B |
| Белсенді параметрлер | 18B |
| Архитектура | Аралас сирек және сызықтық назар |
| Контекст терезесі | 1,048,576 tokens (1M) |
| Максималды шығыс | 131,072 tokens |
| Енгізу модальдері | Мәтін, суреттер, бейне |
| Шығыс модальдігі | Мәтін |
| Пайымдау | Қолдау бар |
| Көру | Қолдау бар |
| Функция шақыру | Қолдау бар |
| Құралдарды пайдалану | Қолдау бар |
| Веб-іздеу | Қолдау көрсетілетін API интеграциялары арқылы қолдау бар |
| Ашық салмақтар | Иә |
| Лицензия | MIT |
| Шығарылым | August 26, 2026 |
Z.ai GLM-5.3-Flash моделін GLM-5 отбасындағы алғашқы түпнұсқалы мультимодальды модель деп сипаттайды. Ол жалпы 320B параметрден тұрады, бірақ әрбір inference қадамында тек 18B параметрді белсендіреді. Модель сирек және сызықтық назарды біріктіретін гибридті архитектураны таныстырады және ауқымдауды тиімді ету үшін mHC қолданады.
GLM-5.3-Flash деген не?
GLM-5.3-Flash — GLM-5 буынының тиімділікке бағытталған мүшесі, ол алдыңғы қатарлы пайымдау мен агенттік кодтау мүмкіндіктерін айтарлықтай төмен inference құнымен ұштастыруға арналған.
Оның дәстүрлі "Flash" моделінен ең маңызды айырмашылығы — Flash шағын модель дегенді білдірмейді. GLM-5.3-Flash жалпы 320B параметрді қамтиды, бірақ оның MoE архитектурасы бір токенге небәрі 18B параметрді белсендіреді. Бұл Z.ai-ға үлкен параметрлік қор арқылы модель сыйымдылығын сақтай отырып, есептеу шығынын едәуір төмендетуге мүмкіндік береді.
Бұл сонымен қатар түпнұсқалы мультимодаль мүмкіндігі бар алғашқы GLM-5 моделі. Модель мәтінмен қатар визуалды енгізуді қолдайды және кодтау, браузермен өзара әрекеттесу, құжаттарды түсіну, визуалды кодтау және агенттік жұмыс процестері үшін бейімделген.
Z.ai айтуынша, GLM-5.3-Flash GLM-5.2-нің жай ғана сығылған нұсқасы емес, қайтадан оқытылған базалық модельден басталып, мүмкіндіктер мен inference тиімділігіне негізделген қайта жобаланған архитектураны қолданады. Оның оқытылуы 30 триллион токенді мультимодальды алдын ала оқыту корпусымен жүргізілген.
GLM-5.3-Flash негізгі мүмкіндіктері
- 320B MoE және 18B белсенді параметр: GLM-5.3-Flash өте үлкен жалпы параметрлік сыйымдылықты салыстырмалы түрде шағын белсенді параметрлік ізбен ұштастырады, бұл модельді тығыз 320B модельге қарағанда айтарлықтай тиімді қызмет көрсетуге мүмкіндік береді.
- Түпнұсқалы мультимодальды түсіну: Алдыңғы GLM-5 модельдерінен айырмашылығы, GLM-5.3-Flash визуалды енгізулерді нативті өңдейді. Оның модель картасында суреттерді түсіну мысалдары берілген және модель мультимодальды деп көрсетілген.
- 1M-токен контексті: Модель үлкен репозиторийлер, ауқымды құжаттар, ұзақ агент траекториялары және күрделі көпқадамды жұмыс процестерімен байланысты ұзақ контекстті қолданбаларға арналған. Cloudflare және Vercel екеуі де 1,048,576-токен контекст терезесін көрсетеді.
- Аралас сирек + сызықтық назар: GLM-5.3-Flash сирек назар мен сызықтық назарды біріктірген алғашқы GLM моделі. Z.ai бұл архитектура ұзақ контексті қызмет көрсету құнын азайтып, дәл ұзақ контекст мүмкіндіктерін сақтайды дейді.
- Агенттік кодтау және құралдарды пайдалану: Модель бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу, терминал тапсырмалары, браузермен өзара әрекеттесу және құралға негізделген жұмыс процестері үшін оңтайландырылған. Оның Terminal-Bench 2.1 көрсеткіші — 84.3.
- Ашық салмақтарды орналастыру: MIT лицензиясымен таратылған салмақтар Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed және KTransformers-пен орналастырылып, әзірлеушілерге self-hosting және inference оңтайландырудың түрлі нұсқаларын ұсынады.
GLM-5.3-Flash бенчмарк өнімділігі
GLM-5.3-Flash кодтау және агенттік бенчмарктерде ерекше күшті профильге ие.
| 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 жасақтама инженериясы |
| AutomationBench | 48.8 | 26.2 | Компьютерді пайдалану автоматтандыру |
| Toolathlon-Verified | 78.4 | 59.9 | Құралдарды пайдалану мүмкіндігі |
| 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 / білім жұмысы |
| OfficeQA-Pro | 62.4 | — | Мультимодаль өнімділік |
| CharXiv RQ | 89.4 | — | Мультимодаль 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 материалдарында AutomationBench, Toolathlon, NL2Repo және GDPval сияқты қосымша нәтижелер хабарланады.
Independent Artificial Analysis қазіргі уақытта GLM-5.3-Flash моделіне 57 Интеллект индексін береді, оны ағымдағы салыстыру жиынтығындағы 108 модельдің ішінде №3 орынға қояды.
Бұл сандарды бенчмаркке тән ескертпелермен түсіндіру керек: бірнеше нәтиже вендор хабарлаған, бағалау жиынтықтары әртүрлі, ал бенчмарк ұпайларын модель сапасының әмбебап рейтингі ретінде қарастыруға 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 мультимодаль / агенттік модель | Жоғары деңгейлі жалпы пайымдау моделі | Алдыңғы буындағы жалпы модель |
| Түпнұсқалы көру | Иә | Жоқ | Модельге байланысты |
| Жалпы параметрлер | 320B | Үлкен флагман конфигурация | Ірі масштабты модель |
| Белсенді параметрлер | 18B | — | — |
| Контекст | 1M | 200K-класс орналастыру | 200K-класс орналастыру |
| Аралас сирек/сызықтық назар | Иә | Жоқ | Жоқ |
| Агенттік кодтау | Өте жоғары | Өте жоғары | Күшті |
| Ашық салмақтар | Иә | Орналастыруға байланысты | Орналастыруға байланысты |
| Негізгі артықшылығы | Inference есептеу бірлігіне шаққандағы мүмкіндік | Максималды GLM-5 пайымдау мүмкіндігі | Есейген және арзанырақ GLM буыны |
Негізгі айырмашылық — GLM-5.3-Flash жай ғана кішірейтілген GLM-5.3 емес. Z.ai ол қайта оқытылған базалық модельден басталатынын, қайта жобаланған гибридті назар архитектурасын, mHC және мультимодаль алдын ала оқытуды енгізетінін айтады.
GLM-5.3-Flash vs DeepSeek V4 Flash — салыстырмалы түйін
| Өлшем | GLM-5.3-Flash (Z.ai / Zhipu) | DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) | Артықшылық |
|---|---|---|---|
| Шығарылған күні | August 26, 2026 | Preview April 2026; major checkpoint (0731) July 31, 2026 | — |
| Жалпы / белсенді параметрлер | 320B / 18B | 284B / 13B | GLM сәл үлкенірек |
| Контекст терезесі | 1M tokens | 1M tokens | Тең |
| Макс. шығыс | ~131K tokens | Up to 384K tokens | DeepSeek |
| Модальдылықтар | Түпнұсқалы мультимодаль (мәтін + сурет + бейне енгізу) | Негізінен мәтін (эксперименттік көру нұсқалары бар) | GLM |
| Архитектура ерекшеліктері | Аралас сирек + сызықтық назар (~3× төмен назар есептеуі, толық GLM-5.3-пен салыстырғанда KV кэш ~4.4× кіші) | Compressed Sparse Attention (CSA) + Heavily Compressed Attention (HCA) | Екеуінде де мықты |
| Лицензия | MIT (weights on Hugging Face) | MIT (weights available) | Тең |
| Стандартты API бағасы ($ / 1M токен) | Input $0.15 / Output $0.50 (cached input ~$0.03) | Common range $0.14–$0.44 input / $0.28–$1.32 output (peak/off-peak varies) | GLM арзанырақ |
| Іске қосу промо бағасы | ~$0.075 input / $0.25 output (limited-time, ~early Sep 2026) | No equivalent promotion | GLM |
| AA Intelligence Index | 57 (vendor-reported) | ~50 (independent measurement) | GLM |
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 82.7 | GLM |
| DeepSWE | 63.4 | 54.4 | GLM |
| SWE-bench Verified | Болжалды тәуелсіз деректер әлі шектеулі | ~79% (күшті тәуелсіз нәтижелер) | DeepSeek |
| Негізгі күшті жақтары | Төмен баға, түпнұсқалы мультимодаль, бірқатар агенттік/кодтау ұпайларында алда, ұзақ контекстте тиімді | Тәуелсіз валидациясы жетілген, кодтау/агент трегінде керемет, ұзақ контекстті өте тиімді, экожүйесі мықты | — |
| Негізгі әлсіз жақтары | Жаңа релиз (кейбір ұпайлар вендор хабарлаған); орташа жылдамдық | Мультимодаль қолдауы әлсіздеу; көптеген маршруттарда тиімді баға жоғары | — |
| Ең қолайлы | Жалпы пайдалану, мультимодаль жүктемелер, құнға сезімтал жобалар, теңгерімді агент мүмкіндіктері | Таза кодтау агенттері, ұзақ контекстті мәтіндік пайымдау, тәуелсіз бенчмарктер қажет сценарийлер | — |
Бір сөйлемдік түйін:
2026 жылдың тамыз айының соңындағы жағдай бойынша, GLM-5.3-Flash баға, мультимодаль мүмкіндіктері және бірқатар ортақ бенчмарктерде алда болып, жалпы құндылығы жоғары таңдауды ұсынады. DeepSeek V4 Flash тәуелсіз валидациясы мен ұзақ контекст тиімділігі арқасында кодтауға бағытталған агенттер үшін сенімді таңдау болып қала береді. Шешім қабылдар алдында өз жүктемелеріңізде екеуін де сынап көріңіз.
GLM-5.3-Flash қолдану жағдайлары
1. Агенттік бағдарламалық жасақтама инженериясы
GLM-5.3-Flash репозиторийлерді тексеруі, бірнеше файлды өзгертуі, терминал командаларын орындауы, тесттерді іске қосуы және іске асыруды итерациялауы керек кодтау агенттері үшін өте қолайлы.
Оның Terminal-Bench 2.1 бойынша 84.3 және DeepSWE бойынша 63.4 нәтижелері бағдарламалық жасақтама инженериясы оның ең күшті қолдану салаларының бірі екенін көрсетеді.
2. Визуалды кодтау
GLM-5.3-Flash түпнұсқалы мультимодаль болғандықтан, әзірлеушілер кодтау нұсқауларымен қатар скриншоттар, диаграммалар және басқа визуалды енгізулерді бере алады. Бұл UI іске асыру, визуалды жөндеу және дизайннан кодқа дейінгі жұмыс процестері үшін пайдалы.
3. Ұзақ контекстті құжат талдауы
1M-токен контекст терезесі модельді үлкен техникалық құжаттама жиынтықтары, репозиторийлер, көлемді есептер және көпкезеңді агент тарихтары үшін қолайлы етеді.
4. Браузер және компьютерді пайдалану агенттері
Модельдің құралдарды пайдалану және мультимодаль мүмкіндіктері оны браузерлер, графикалық интерфейстер және сыртқы құралдарды қамтитын жұмыс процестері үшін жарамды етеді.
5. Кәсіпорындық білім жұмысы
GLM-5.3-Flash құрылымдалған және құрылымдалмаған ақпараттың үлкен көлемін өңдеп, құралдарды пайдаланып көпқадамды тапсырмаларды орындай алады, бұл оны құжат талдауы, зерттеу көмекшісі және жұмыс процесін автоматтандыру үшін лайықты етеді.
6. Өзіндік инфрақұрылымда орналастыру
MIT лицензиясы және ашық салмақтардың болуы GLM-5.3-Flash-ты орналастыру, деректерді өңдеу және inference инфрақұрылымын бақылауды қажет ететін ұйымдар үшін тартымды етеді.
GLM-5.3-Flash API параметрлері
| Параметр | Сипаттама |
|---|---|
| model | Провайдерге тән модель идентификаторы |
| messages | Құрылымдалған әңгімелесу енгізуі |
| prompt | Қолдау бар API-ларда бір реттік prompt енгізуі |
| max_tokens / max_completion_tokens | Шығыс токен шегі |
| temperature | Іріктеудің кездейсоқтығын басқарады |
| tools | Құрал/функция анықтамалары |
| stream | Ағындық шығысты қосады |
| reasoning | Қолдау бар шлюздарда пайымдау күшін басқарады |
| Image content | Қолдау бар |
| Function calling | Қолдау бар |
| Context | 1M токенге дейін |
Vercel AI Gateway қазіргі уақытта максималды 131,000 шығыс токені құжаттайды, пайымдау токендері шығыс шегіне қосылады.
CometAPI ішінде GLM-5.3-Flash API-ін қалай пайдалану керек
Қадам 1: API қолжеткізуін алыңыз
cometAPI жүйесіне кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. Өз CometAPI консоль бетіңізге кіріңіз. Интерфейстің қолжеткізу credential API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
Қадам 2: GLM-5.3-Flash API-іне сұраулар жіберіңіз
API сұрауын жіберу үшін “GLM-5.3-Flash” endpoint параметрін таңдаңыз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің веб-сайттағы API құжаттамасынан алынады. Веб-сайтта ыңғайлы болу үшін Apifox сынағы да ұсынылады. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтіне ауыстырыңыз.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель соған жауап береді . API жауабын өңдеп, генерацияланған жауапты алыңыз.
Қадам 3: Жауаптарды өңдеу
API генерацияланған мәтін, дәйексөздер, қауіпсіздік метадеректері және қосымша құрал шығыстары кіретін құрылымдалған кандидат жауаптарын қайтарады. Мультимодаль сұраулар үшін, таңдалған CometAPI endpoint модульдің көру мүмкіндігін ашқан жағдайда, хабар мазмұны мәтін және сурет енгізулерімен құрылымдалуы мүмкін.
Дәл CometAPI endpoint, қолдау көрсетілетін параметрлер және ағымдағы қолжетімділік Z.ai-дың жергілікті API-інен болжамай, нақты уақыттағы CometAPI API құжаттамасынан алынуы тиіс.
CometAPI үшін, интеграция Z.ai, Cloudflare немесе Vercel провайдерінен модель идентификаторларын автоматты көшіруден гөрі, тірі CometAPI модель endpoint бетінде көрсетілген model ID-ды пайдалануы керек.
GLM-5.3-Flash шектеулері
- Үлкен модель ізі: Тек 18B параметр белсенді болғанымен, шығарылған модель шамамен 321B параметрді қамтиды, бұл өзіндік орналастыруды дәстүрлі 7B–70B модельдерге қарағанда әлдеқайда талапшыл етеді.
- Inference жылдамдығы абсолют мәнде әрқашан “flash” емес: Artificial Analysis қазіргі уақытта салыстыру ортасында шамамен секундына 50 шығыс токені жылдамдығын өлшейді, бұл модельді ең жылдам шағын модельдерден төмен қояды.
- Өте ұзақ контекст инфрақұрылым талаптарын арттырады: 1M-токен контекст пайдалы, бірақ жады мен қызмет көрсетуді күрделендіруі мүмкін.
- Бенчмарк өнімділігі тапсырмаға қарай өзгергіш: GLM-5.3-Flash әсіресе агенттік кодтау және құралдарды пайдалану бенчмарктерінде күшті, бірақ бірде-бір бенчмарк меншікті фронтир модельдеріне әмбебап басымдықты дәлелдемейді.
- Мультимодаль шығыс шектеулі: Модельдің түпнұсқалы мультимодаль мүмкіндігі көбіне енгізу жағында; оның стандартты шығысы — мәтін, сурет немесе бейне генерациясы емес.