GLM-5.3-Flash’ın Teknik Özellikleri
| Özellik | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Sağlayıcı | Z.ai (Zhipu AI) |
| Model ailesi | GLM-5 |
| Model türü | Doğal olarak çok modlu Uzman Karışımı (MoE) model |
| Toplam parametre | 320B |
| Etkin parametre | 18B |
| Mimari | Hibrit seyrek + doğrusal dikkat |
| Bağlam penceresi | 1,048,576 token (1M) |
| Maksimum çıktı | 131,072 token |
| Girdi modaliteleri | Metin, görseller, video |
| Çıkış modalitesi | Metin |
| Akıl yürütme | Desteklenir |
| Görsel | Desteklenir |
| Fonksiyon çağırma | Desteklenir |
| Araç kullanımı | Desteklenir |
| Web araması | Desteklenen API entegrasyonları üzerinden desteklenir |
| Açık ağırlıklar | Evet |
| Lisans | MIT |
| Yayın | 26 Ağustos 2026 |
Z.ai, GLM-5.3-Flash’ı GLM-5 ailesindeki ilk doğal olarak çok modlu model olarak tanımlıyor. Model toplam 320B parametre içeriyor ancak her çıkarım adımında yalnızca 18B parametre etkinleştiriliyor. Model, seyrek ve doğrusal dikkati birleştiren hibrit bir mimari sunuyor ve ölçekleme verimliliğini artırmak için mHC kullanıyor.
GLM-5.3-Flash Nedir?
GLM-5.3-Flash, GLM-5 neslinin verimlilik odaklı üyesidir; öncü düzey akıl yürütme ve ajan tabanlı kodlama yeteneklerini önemli ölçüde daha düşük çıkarım maliyetiyle birleştirmek üzere tasarlanmıştır.
Geleneksel bir “Flash” modelinden en önemli farkı, Flash’ın küçük bir model anlamına gelmemesidir. GLM-5.3-Flash toplam 320B parametre içerir, ancak MoE mimarisi token başına yalnızca 18B parametreyi etkinleştirir. Bu, Z.ai’nin daha düşük çıkarım hesaplamasını hedeflerken model kapasitesi için geniş bir parametre havuzunu korumasına olanak tanır.
Ayrıca yerel çok modlu yeteneğe sahip ilk GLM-5 modelidir. Model, metne ek olarak görsel girdileri de destekler ve kodlama, tarayıcı etkileşimi, belge anlama, görsel kodlama ve ajan tabanlı iş akışları için konumlandırılmıştır.
Z.ai, GLM-5.3-Flash’ın GLM-5.2’nin basitçe sıkıştırılmış bir sürümü yerine yeni eğitilmiş bir temel modelden yola çıkılarak eğitildiğini söylüyor. Eğitimi, 30 trilyon tokenlık çok modlu ön eğitim külliyatı kullanırken mimari, yetenek ve çıkarım verimliliği etrafında yeniden tasarlanmıştır.
GLM-5.3-Flash’ın Başlıca Özellikleri
- 18B etkin parametreli 320B MoE: GLM-5.3-Flash, çok büyük toplam parametre kapasitesini nispeten küçük bir etkin parametre ayak iziyle birleştirir; bu da modeli yoğun 320B bir modele kıyasla sunmayı önemli ölçüde daha verimli kılar.
- Yerel çok modlu anlama: Önceki GLM-5 modellerinden farklı olarak GLM-5.3-Flash görsel girdileri yerel olarak işler. Model kartı, görsel anlama örnekleri sunar ve modeli çok modlu olarak tanımlar.
- 1M token bağlam: Model; büyük depolar, kapsamlı belgeler, uzun ajan izleri ve karmaşık çok adımlı iş akışlarını içeren uzun bağlam uygulamaları için tasarlanmıştır. Cloudflare ve Vercel, 1,048,576 tokenlık bağlam penceresi listeler.
- Hibrit seyrek + doğrusal dikkat: GLM-5.3-Flash, seyrek dikkat ve doğrusal dikkati birleştiren ilk GLM modelidir. Z.ai, bu mimarinin uzun bağlam sunum maliyetlerini düşürürken hassas uzun bağlam yeteneklerini koruduğunu söylüyor.
- Ajan tabanlı kodlama ve araç kullanımı: Model; yazılım mühendisliği, terminal görevleri, tarayıcı etkileşimi ve araç odaklı iş akışları için optimize edilmiştir. Bildirilen Terminal-Bench 2.1 skoru 84.3’tür.
- Açık ağırlık dağıtımı: MIT lisanslı ağırlıklar Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed ve KTransformers ile dağıtılabilir; bu da geliştiricilere kendi kendine barındırma ve çıkarım optimizasyonu seçenekleri sunar.
GLM-5.3-Flash’ın Kıyaslama Performansı
GLM-5.3-Flash, özellikle kodlama ve ajan tabanlı kıyaslamalarda güçlü bir profile sahiptir.
| Kıyaslama | GLM-5.3-Flash | GLM-5.2 | Notlar |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 81.0 | Terminal / ajan tabanlı kodlama |
| DeepSWE v1.1 | 63.4 | 46.2 | Yazılım mühendisliği |
| AutomationBench | 48.8 | 26.2 | Bilgisayar kullanım otomasyonu |
| Toolathlon-Verified | 78.4 | 59.9 | Araç kullanımı yeteneği |
| NL2Repo-Bench | 56.3 | 48.9 | Doğal dilden depoya kodlama |
| Agent's Last Exam | 26.3 | 20.4 | Ajan tabanlı akıl yürütme |
| Humanity's Last Exam | 55.3 | — | Araçlarla |
| GDPval-AA v2 | 1773 Elo | 1504 Elo | Üretkenlik / bilgi çalışması |
| OfficeQA-Pro | 62.4 | — | Çok modlu üretkenlik |
| CharXiv RQ | 89.4 | — | Çok modlu akıl yürütme |
Resmî Hugging Face değerlendirme bölümü, Terminal-Bench 2.1’de 84.3, DeepSWE’de 63.4 ve HLE’de 55.3 değerlerini listeler. Z.ai’nin lansman materyalleri, AutomationBench, Toolathlon, NL2Repo ve GDPval dahil ek sonuçlar bildirir.
Independent Artificial Analysis, GLM-5.3-Flash’a şu anda 57 Intelligence Index değeri veriyor ve mevcut karşılaştırma setindeki 108 model arasında #3 konumuna yerleştiriyor.
Bu rakamlar hâlâ kıyaslamaya özgü uyarılarla yorumlanmalıdır: bazı sonuçlar sağlayıcı tarafından raporlanmıştır, değerlendirme iskeletleri farklılık gösterir ve kıyaslama skorları model kalitesinin evrensel bir sıralaması olarak görülmemelidir.
GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3 vs GLM-5.2
| Özellik | GLM-5.3-Flash | GLM-5.3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|
| Model nesli | GLM-5 | GLM-5 | GLM-5 |
| Konumlandırma | Verimli çok modlu / ajanik model | Üst düzey genel akıl yürütme modeli | Önceki nesil genel model |
| Yerel görsel | Evet | Hayır | Modele bağlı |
| Toplam parametre | 320B | Daha büyük amiral yapılandırma | Büyük ölçekli model |
| Etkin parametre | 18B | — | — |
| Bağlam | 1M | 200K sınıfı dağıtım | 200K sınıfı dağıtım |
| Hibrit seyrek/doğrusal dikkat | Evet | Hayır | Hayır |
| Ajanik kodlama | Mükemmel | Mükemmel | Güçlü |
| Açık ağırlıklar | Evet | Dağıtıma bağlı | Dağıtıma bağlı |
| Ana avantaj | Çıkarım hesaplama birimi başına yetenek | Maksimum GLM-5 akıl yürütme | Olgun ve daha düşük maliyetli GLM nesli |
Temel ayrım, GLM-5.3-Flash’ın sadece daha küçük boyutlu bir GLM-5.3 olmamasıdır. Z.ai, yeni eğitilmiş bir temel modelden başladığını ve hibrit dikkat mimarisi, mHC ve çok modlu ön eğitim sunduğunu söylüyor.
GLM-5.3-Flash vs DeepSeek V4 Flash — Karşılaştırma Özeti
| Boyut | GLM-5.3-Flash (Z.ai / Zhipu) | DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) | Üstünlük |
|---|---|---|---|
| Çıkış Tarihi | 26 Ağustos 2026 | Önizleme Nisan 2026; büyük kontrol noktası (0731) 31 Temmuz 2026 | — |
| Toplam / Etkin Parametre | 320B / 18B | 284B / 13B | GLM biraz daha büyük |
| Bağlam Penceresi | 1M token | 1M token | Berabere |
| Maksimum Çıkış | ~131K token | 384K token’a kadar | DeepSeek |
| Modaliteler | Yerel çok modlu (metin + görsel + video girişi) | Öncelikle metin (deneysel görsel varyantlar mevcut) | GLM |
| Mimari Öne Çıkanlar | Hibrit seyrek + doğrusal dikkat (~3× daha düşük dikkat hesaplaması, tam GLM-5.3’e kıyasla ~4.4× daha küçük KV cache) | Compressed Sparse Attention (CSA) + Heavily Compressed Attention (HCA) | Her birinin güçlü yanları |
| Lisans | MIT (ağırlıklar Hugging Face’te) | MIT (ağırlıklar mevcut) | Berabere |
| Standart API fiyatlandırması ($ / 1M token) | Girdi $0.15 / Çıkış $0.50 (önbellekli girdi ~$0.03) | Yaygın aralık girdi $0.14–$0.44 / çıkış $0.28–$1.32 (yoğun/sakin döneme göre değişir) | GLM daha ucuz |
| Lansman promosyon fiyatlandırması | ~$0.075 girdi / $0.25 çıkış (sınırlı süre, ~Eylül 2026 başı) | Eşdeğer bir promosyon yok | GLM |
| AA Intelligence Index | 57 (sağlayıcı raporlu) | ~50 (bağımsız ölçüm) | GLM |
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 82.7 | GLM |
| DeepSWE | 63.4 | 54.4 | GLM |
| SWE-bench Verified | Bağımsız veri sınırlı | ~%79 (güçlü bağımsız sonuçlar) | DeepSeek |
| Ana güçlü yönler | Daha düşük fiyat, yerel çok modlu, çeşitli ajan/kodlama skorlarında lider, verimli uzun bağlam | Daha olgun bağımsız doğrulama, mükemmel kodlama/ajan geçmişi, yüksek verimli uzun bağlam tasarımı, güçlü ekosistem | — |
| Ana zayıf yönler | Daha yeni sürüm (bazı skorlar sağlayıcı raporlu); ortalama hız | Daha zayıf çok modlu destek; birçok rotada daha yüksek efektif fiyatlandırma | — |
| En uygun | Genel kullanım, çok modlu iş yükleri, maliyet hassas projeler, dengeli ajan yetenekleri | Saf kodlama ajanları, uzun bağlam metin akıl yürütme, güçlü bağımsız kıyaslamalar gereken senaryolar | — |
Tek cümlelik özet:
Ağustos 2026 sonu itibarıyla, GLM-5.3-Flash fiyat, çok modlu kabiliyet ve bazı örtüşen kıyaslamalarda liderlik sunarak daha iyi genel değer sağlar. DeepSeek V4 Flash, güçlü bağımsız doğrulama ve uzun bağlam verimliliği sayesinde kodlama odaklı ajanlar için hâlâ son derece güvenilir bir seçimdir. Karar vermeden önce kendi iş yüklerinizde her ikisini de test edin.
GLM-5.3-Flash Kullanım Senaryoları
1. Ajan tabanlı yazılım mühendisliği
GLM-5.3-Flash, depoları incelemesi, birden çok dosyayı değiştirmesi, terminal komutları çalıştırması, testleri yürütmesi ve uygulamayı yinelemesi gereken kodlama ajanları için özellikle uygundur.
84.3 Terminal-Bench 2.1 skoru ve 63.4 DeepSWE sonucu, yazılım mühendisliğinin en güçlü uygulama alanlarından biri olduğunu gösterir.
2. Görsel kodlama
GLM-5.3-Flash doğal olarak çok modlu olduğundan, geliştiriciler kodlama talimatlarının yanı sıra ekran görüntüleri, diyagramlar ve diğer görsel girdileri sağlayabilir. Bu; arayüz uygulaması, görsel hata ayıklama ve tasarımdan koda iş akışları için kullanışlıdır.
3. Uzun bağlamlı doküman analizi
1M tokenlık bağlam penceresi, büyük teknik dokümantasyon setleri, depolar, uzun raporlar ve çok aşamalı ajan geçmişleri için uygundur.
4. Tarayıcı ve bilgisayar kullanımı ajanları
Modelin araç kullanımı ve çok modlu yetenekleri, tarayıcılar, grafik arayüzler ve harici araçları içeren iş akışları için uygundur.
5. Kurumsal bilgi çalışması
GLM-5.3-Flash, araçlar kullanarak çok adımlı görevleri yürütürken büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgiyi işleyebilir; bu da belge analizi, araştırma desteği ve iş akışı otomasyonu için uygundur.
6. Kendi altyapınızı barındırma
MIT lisansı ve kamuya açık ağırlıklar, dağıtım, veri işleme ve çıkarım altyapısı üzerinde kontrol gerektiren kuruluşlar için GLM-5.3-Flash’ı cazip kılar.
GLM-5.3-Flash API Parametreleri
| Parametre | Açıklama |
|---|---|
| model | Sağlayıcıya özgü model tanımlayıcısı |
| messages | Yapılandırılmış konuşma girişi |
| prompt | Desteklenen API’lerde tekli prompt girişi |
| max_tokens / max_completion_tokens | Çıkış token sınırı |
| temperature | Örnekleme rastgeleliğini kontrol eder |
| tools | Araç/fonksiyon tanımları |
| stream | Akışlı çıktı sağlar |
| reasoning | Desteklenen geçitlerde akıl yürütme çabasını kontrol eder |
| Image content | Desteklenir |
| Function calling | Desteklenir |
| Context | 1M token’a kadar |
Vercel AI Gateway, maksimum 131,000 çıktı tokenı belgeliyor; akıl yürütme tokenları çıktı limitine dâhildir.
CometAPI’de GLM-5.3-Flash API Nasıl Kullanılır
Adım 1: API Erişimi Alın
cometAPI’ye giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kaydolun. CometAPI console sayfanıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimliği API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token kısmında “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: GLM-5.3-Flash API’sine İstek Gönderin
API isteği göndermek için “GLM-5.3-Flash” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylık için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> ifadesini değiştirin.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — model bu alana yanıt verecektir. Üretilen yanıtı elde etmek için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Yanıtları İşleyin
API; üretilen metin, atıflar, güvenlik metaverisi ve isteğe bağlı araç çıktıları dâhil yapılandırılmış aday yanıtlar döndürür. Çok modlu isteklerde, seçilen CometAPI uç noktası modelin görsel yeteneğini sunuyorsa, mesaj içeriği metin ve görsel girdilerle yapılandırılabilir.
Kesin CometAPI uç noktası, desteklenen parametreler ve mevcut kullanılabilirlik, Z.ai’nin yerel API’sinden çıkarım yapmak yerine canlı CometAPI API dokümantasyonundan alınmalıdır.
CometAPI için, entegrasyon Z.ai, Cloudflare veya Vercel’den sağlayıcıya özgü kimlikleri otomatik olarak kopyalamak yerine, canlı CometAPI model uç noktasında gösterilen model kimliğini kullanmalıdır.
GLM-5.3-Flash’ın Sınırlamaları
- Büyük model ayak izi: Yalnızca 18B parametre etkin olsa da, yayımlanan model yaklaşık 321B parametre içerir; bu da kendin barındırmayı, geleneksel 7B–70B modellere kıyasla önemli ölçüde daha zorlu kılar.
- Çıkarım hızı mutlak anlamda “flash” olmak zorunda değildir: Artificial Analysis, karşılaştırma ortamında saniye başına yaklaşık 50 çıktı tokenı ölçüyor; bu da modeli en hızlı küçük modellerin bir hayli altına yerleştiriyor.
- Çok uzun bağlam altyapı gereksinimlerini artırır: 1M tokenlık bağlam faydalıdır ancak bellek ve sunum karmaşıklığını artırabilir.
- Kıyaslama performansı göreve göre değişkenlik gösterir: GLM-5.3-Flash, özellikle ajan tabanlı kodlama ve araç kullanımı kıyaslamalarında güçlüdür; ancak tek bir kıyaslama, sınırdaki tescilli modellere karşı evrensel bir üstünlük ortaya koymaz.
- Çok modlu çıktı sınırlıdır: Modelin yerel çok modlu yeteneği ağırlıklı olarak giriş tarafındadır; standart çıktısı metindir, üretilmiş görsel veya video değildir.