GLM 5.3 Flash
9421°
Z.ai | 1,048,576 token context | $0.02/M input, $0.72/M output. GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while reducing compute overhead. Yes, the stealth model Ox Alpha was revealed to be ZAI's new model, GLM-5.3 Flash.
本模型的指南
2026年10月如何选择AI模型：先看闭源新闻，再看值得下载的开源权重
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
本地AI到底需要多少显存？
开放权重 vs 开源 vs 仅API：你到底能做什么
如何安装 Ollama 并运行本地 AI（Windows、Mac、Linux）
船长笔记
2026-10-13 的笔记
GLM-5.3-Flash 是 Z.ai 推出的原生多模态模型，拥有 3200 亿总参数，但仅激活 180 亿参数，推理成本远低于其规模。混合稀疏与线性注意力架构使其能处理百万 token 上下文而无通常的计算惩罚。适合需要强大编码和代理能力且预算接近轻量模型的开发者。
以……著称
- 百万 token 上下文，混合注意力降低服务成本
- 3200 亿总参数中仅激活 180 亿，推理时高效
- 强大的编码和长周期代理任务表现
- 原生多模态：文本、视觉和视频合一模型
- 通过 reasoning_effort 参数调整推理预算
注意
- 3200 亿总参数意味着本地部署仍需强大硬件，尽管激活参数较少。
- 输出价格为每百万 token 0.90 美元——前沿标准中较便宜，但需注意代理循环生成的成本。
- 制造商未发布具体开源许可，商业使用前请查阅 Hugging Face 仓库。
推荐尝试的提示词
重构混乱代码库
这是一个处理用户认证的 Python 模块。它能工作，但难以阅读且无错误处理。请重构以提高清晰度，添加类型化函数签名，失败时抛出具体异常而非返回 None。解释每次修改及原因。
规划多步代理
设计一个多步代理计划，自动分类 GitHub 仓库的开放 issue：按类型（bug、feature、question）分类，根据评论数和时间分配优先级分数，并为每类草拟一句话回复模板。列出代理所需工具，并标记需要人工审核的步骤。
长文档推理
我将粘贴一份长合同。请阅读全文，找出所有限制责任条款，标记相互冲突的条款，并用通俗语言总结各方的净责任状况。标记任何非律师可能忽视但财务风险大的条款。
与……比较
- GLM 5.3 FlashX仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.37/M 输入，$1.25/M 输出
- GLM Flash Latest仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.72/M 输出
- GLM 5V Turbo仅限API模型202,752 令牌上下文 · $1.20/M 输入，$4.00/M 输出
- GLM 5 Turbo仅限API模型202,752 令牌上下文 · $1.20/M 输入，$4.00/M 输出
来自 z-ai 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 GLM-5.3-Flash 吗？
- 可以，权重开源并托管于 Hugging Face，仓库为 zai-org/GLM-5.3-Flash。支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers 和 Unsloth，但 3200 亿总参数仍需强大硬件，尽管推理时仅激活 180 亿参数。
- GLM-5.3-Flash 的价格和上下文窗口是多少？
- 通过 Z.ai API，输入 token 每百万 0.03 美元，输出 token 每百万 0.90 美元，上下文窗口为 1,048,576 token。
- GLM-5.3-Flash 与早期 GLM 模型有何不同？
- 它是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，基于新基模型和混合稀疏与线性注意力架构，早期 GLM 版本未采用。Z.ai 表示其在基准测试中性能优于 GLM-5.2，且成本仅为其十分之一。
船长评语罕见组合：前沿级上下文和多模态能力，价格让长时间代理运行经济可行。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #2 Hottest Text / LLM model · #2 Hottest Text / LLM text model
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GLM 5.3 Flash 热度趋势
自26 Aug 2026以来的热度分数
热度评分
9,421°
本周
▲
26.6%
9,390° 当时，9,421° 现在
本月
▲
288%
9,241° 当时，9,421° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+2,026°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了56,734,070,001,964个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计5,673,407次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+395°
采用率
每天大约 183,507 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,421°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共5,673,407个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+2,026°9,026°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天183,507次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+395°9,421°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。9,421°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
GLM 5.3 Flash 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153