GLM 5.3
9226°
הפעל את המודל הזה
הצעות / פרסומות
Z.ai | הקשר של 1,048,576 טוקנים | $0.08/M קלט, $4.80/M פלט. GLM-5.3 הוא מודל הסקה בקנה מידה גדול של Z.ai, שנבנה להנדסת תוכנה מורכבת ומשימות סוכנים ארוכות טווח. הוא תומך בקלט ופלט טקסט עם חלון הקשר של מיליון טוקנים, ומשפר את GLM-5.2 בקידוד ובאיזון בין ביצועים ליעילות טוקנים. ההסקה תמיד פעילה ואינה ניתנת לכיבוי. נתמכות רמות מאמץ הסקה נמוך, גבוה ומקסימלי; המקסימלי הוא ברירת המחדל.
מדריכים לדגם זה
ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה
Ollama מול LM Studio (2026): איזו אפליקציית AI מקומית כדאי להשתמש ואילו דגמים מובילים כל אחת מפעילה
כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?
מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)
הערות הקפטן
הערות מ-2026-10-13
GLM-5.3 הוא דגם היגיון עם משקלים פתוחים של Z.ai, בנוי סביב הנדסת תוכנה מורכבת ומשימות סוכניות ארוכות טווח, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים. כל שיפור על פני GLM-5.2 מגיע מאימון נוסף על אותו בסיס, עם השיפורים הגדולים ביותר בקידוד רב-שלבי ובמיוחד באבטחת סייבר התקפית. הוא מתאים למפתחים וחוקרים שרוצים דגם קידוד וסוכן מסוגל שניתן להריץ מקומית.
ידוע ב
- משקלים פתוחים מובילים ב-Terminal Bench 3.0 ו-Agents' Last Exam בין דגמים פתוחים.
- שיפור של כ-50% בקידוד על GLM-5.2 בבנצ'מרק פנימי של Z.ai.
- מוביל בדגמי משקלים פתוחים במשימות גילוי וניצול פגיעויות ב-CyberGym.
- חלון הקשר של מיליון טוקנים לבסיסי קוד ארוכים או צינורות סוכנים עם מסמכים רבים.
- היגיון תמיד פעיל; שלוש רמות מאמץ (נמוך, גבוה, מקסימלי) כאשר מקסימלי הוא ברירת המחדל.
שימו לב ל
- ההיגיון לא ניתן לכיבוי, מה שמוביל לעלויות טוקנים גבוהות יותר במשימות שלא זקוקות לו.
- מחיר הפלט הוא $4.80 למיליון טוקנים — תכננו תקציב בהתאם לריצות סוכניות ארוכות.
- היכולת הסייברית המתפתחת מסומנת על ידי היצרן כמתפתחת מהר מהצפוי; שקלו זאת לפני פריסה בהקשרים ללא פיקוח.
הנחיות לנסות
איתור באג ברפקטורינג רב-קבצי
יש לי שירות Python שמחולק לשלושה קבצים: main.py, db.py ו-models.py. אחרי רפקטורינג של שכבת ORM לשימוש ב-async SQLAlchemy, אני מקבל שגיאת MissingGreenlet בזמן ריצה. הסבר את הסיבות הסבירות בכל קובץ, פרט את בעיית מחזור החיים של סשן האסינכרוני, והראה את התבנית המתוקנת להזרקת תלות ב-FastAPI.
תכנון סוכן ארוך טווח
עצב תוכנית ביצוע שלב-אחר-שלב לסוכן אוטונומי שצריך: לשכפל מאגר GitHub, לזהות את כל נקודות הקצה של ה-API, לכתוב מבחני אינטגרציה לכל אחת, להריץ אותם בסביבה מבודדת, ולפתוח בקשת משיכה עם דוח כיסוי מבחנים. פרט את הכלים שהסוכן צריך, מצבי כשל בכל שלב, ואיך עליו להתאושש.
מעקב אחר פגיעות אבטחה
נתון מסלול Flask בפייתון שמקבל פרמטר שם קובץ וקורא קובץ מדיסק, זהה את סוג הפגיעות, הסבר איך תוקף ינצל אותה, וכתוב מחדש את הפונקציה עם השינויים המינימליים לסגירת החור מבלי לשבור את חוזה ה-API הקיים.
@app.route('/download')
def download():
name = request.args.get('file')
return open(f'/var/data/{name}').read()
השווה עם
- GLM 5.3 FlashXמודל רק ל-APIהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.37/M, פלט $1.25/M
- GLM 5V Turboמודל רק ל-APIהקשר של 202,752 טוקנים · קלט $1.20/M, פלט $4.00/M
- GLM 5 Turboמודל רק ל-APIהקשר של 202,752 טוקנים · קלט $1.20/M, פלט $4.00/M
- GLM 5.3 Primeמודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $2.80/M, פלט $8.80/M
עוד דגמי טקסט מ-z-ai
שאלות שאנשים שואלים
- האם GLM-5.3 הוא משקלים פתוחים והאם אפשר להריץ אותו מקומית?
- כן, המשקלים פורסמו ב-Hugging Face תחת zai-org/GLM-5.3, כך שניתן להוריד ולהריץ את הדגם על החומרה שלכם.
- כמה עולה GLM-5.3 וכמה גדול חלון ההקשר שלו?
- באמצעות API של Z.ai המחיר הוא $0.08 למיליון טוקני קלט ו-$4.80 למיליון טוקני פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים.
- מה ההבדל בין GLM-5.3 ל-GLM-5.2?
- שניהם מבוססים על אותו דגם בסיס; השיפורים ב-GLM-5.3 הם כולו מאימון נוסף, עם השיפורים הגדולים ביותר במשימות קידוד מורכבות ובבנצ'מרקים לאבטחת סייבר התקפית שבהן הוא מכפיל את הציונים של GLM-5.2.
פסק הדין של הקפטןהדגם עם משקלים פתוחים שכדאי לבחור בו למשימות קידוד וסוכנים קשות, עם יכולת סייבר שדורשת פריסה זהירה.
כרטיס דגם ב-Hugging Face
הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: Gold · Hottest this month · #25 Hottest AI model · #10 Hottest Text / LLM model · #10 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
מגמת הפופולריות של GLM 5.3
ציון חום מאז 18 Aug 2026
ציון חום
9,226°
השבוע הזה
▲
61.9%
9,162° אז, 9,226° עכשיו
החודש הזה
▲
1,291%
8,880° אז, 9,226° עכשיו
השנה האחרונה
לא זמין
טרם שוחרר/נמדד
7,000°
רצפה
הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.
+1,852°
אסימוני OpenRouter
14,906,750,510,237 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 1,490,675 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+374°
קצב אימוץ
כ-98,104 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.
הצג פירוט מפורט
כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 9,226°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.
- 1התחל מהרצפה.למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.7,000°סכום מצטבר
- 2הוסף את ההורדות.1,490,675 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.+1,852°8,852°סכום מצטבר
- 3הוסף את קצב האימוץ.כ-98,104 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.+374°9,226°סכום מצטבר
- =ציון החום.מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.9,226°
מילון: המונחים כאן
- ציון חום
- מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
- רצפה
- 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
- שקולים להורדה
- כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
- סולם לוגריתמי
- ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
- לייקים
- אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
- קצב אימוץ
- כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
- מדוד ומוערך
- מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
- משתף
- מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
- AI Horde
- רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
- אתרי יצירה
- אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
- אסימוני OpenRouter
- מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- מודל מלא (נקודת שמירה)
- המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
- LoRA והטמעה
- קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
- משפחה ומשקלים
- הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
- גיל
- מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
- דחיפה משפחתית
- דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
- ציון מייצג
- מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
- חדש! (תקופת חסד)
- מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
- מגמה
- איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
- מודל טיפוסי
- האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.
איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.
GLM 5.3 הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשומה ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של מודלי AI פתוחים לתמונה, וידאו וטקסט. השווה אותו למודלים אחרים ממשפחת Text / LLM ובדוק את ציון החום שלו כדי לראות איך הוא במגמה.
עוד דגמים ממשפחת Text / LLMעוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLMllmz-aiהסקת מסקנותתכנותסוכניםהקשר ארוךמקומי
דפדף לפי משפחת מודלים
מודלי Text / LLM
434
מודלי Anima
528
מודלי Chroma
19
מודלי Fibo
2
מודלי Flux
1,496
מודלי Flux 2 / Klein
1,239
מודלי Flux 3
3
מודלי Moss
3
מודלי Iris
1
מודלי MiniMax H3
364
מודלי Hunyuan
204
מודלי Ideogram
20
מודלי Krea2
717
מודלי Qwen
20
מודלי Qwen2
47
מודלי Ltx2
153