Czy GLM-5.3 ma otwarte wagi i czy mogę go uruchomić lokalnie?

Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face pod zai-org/GLM-5.3, więc możesz pobrać i uruchomić model na własnym sprzęcie.

Ile kosztuje GLM-5.3 i jak duże jest okno kontekstowe?

Przez API Z.ai koszt to 0,08 USD za milion tokenów wejściowych i 4,80 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.

Czym GLM-5.3 różni się od GLM-5.2?

Oba mają tę samą bazę; zyski GLM-5.3 pochodzą wyłącznie z post-treningu, z największymi poprawami w złożonym kodowaniu i benchmarkach ofensywnego bezpieczeństwa, gdzie wynik jest ponad dwukrotnie lepszy niż w GLM-5.2.

▲

61.9%

ten tydzień

GLM 5.3

9226°

#llm #z-ai #rozumowanie #kodowanie #agenci #długi kontekst

Ten miesiąc

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Z.ai | kontekst 1 048 576 tokenów | $0.08/M wejście, $4.80/M wyjście. GLM-5.3 to model dużej skali do rozumowania od Z.ai, stworzony do złożonej inżynierii oprogramowania i długoterminowych zadań agentowych. Obsługuje wejście i wyjście tekstowe z oknem kontekstowym 1M tokenów, i poprawia GLM-5.2 w kodowaniu oraz w równowadze między wydajnością a efektywnością tokenów. Rozumowanie jest zawsze włączone i nie można go wyłączyć. Wspiera wysiłki rozumowania low, high i max; max jest ustawieniem domyślnym.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

GLM-5.3 to model rozumujący z otwartymi wagami od Z.ai, zbudowany wokół złożonej inżynierii oprogramowania i długoterminowych zadań agentskich, z oknem kontekstowym na milion tokenów. Każda poprawa względem GLM-5.2 pochodzi z post-treningu na tej samej bazie, z największymi zyskami w wieloetapowym kodowaniu i, co ważne, w ofensywnym bezpieczeństwie. Pasuje deweloperom i badaczom, którzy chcą zdolnego modelu do kodowania i agentów, który mogą uruchomić lokalnie.

Znany z

SOTA wśród modeli z otwartymi wagami na Terminal Bench 3.0 i Agents' Last Exam.
Około 50% poprawy w kodowaniu względem GLM-5.2 na wewnętrznym benchmarku Z.ai.
Lider wśród otwartych modeli w zadaniach wykrywania i eksploatacji luk CyberGym.
Okno kontekstowe na milion tokenów do długich baz kodu lub pipeline'ów agentskich z dużą ilością dokumentów.
Rozumowanie zawsze aktywne; trzy poziomy wysiłku (niski, wysoki, maksymalny), domyślnie maksymalny.

Uważaj na

Nie można wyłączyć rozumowania, co oznacza wyższe koszty tokenów przy zadaniach, które go nie potrzebują.
Koszt wyjścia to 4,80 USD/M tokenów — planuj budżet na długie sesje agentskie.
Emergentne zdolności cybernetyczne są przez twórcę oznaczone jako szybciej rozwijające się niż oczekiwano; rozważ to przed wdrożeniem w środowiskach bez nadzoru.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie refaktoryzacji wieloplikowej

Mam serwis Python podzielony na trzy pliki: main.py, db.py i models.py. Po refaktoryzacji warstwy ORM na async SQLAlchemy pojawia się błąd MissingGreenlet w czasie działania. Przeanalizuj prawdopodobne przyczyny w każdym pliku, wyjaśnij problem z cyklem życia sesji async i pokaż poprawiony wzorzec wstrzykiwania zależności w FastAPI.

Planowanie agenta długoterminowego

Zaprojektuj krok po kroku plan wykonania autonomicznego agenta, który musi: sklonować repozytorium GitHub, zidentyfikować wszystkie endpointy API, napisać testy integracyjne dla każdego, uruchomić je w środowisku piaskownicy i otworzyć pull request z raportem pokrycia testów. Wypisz potrzebne narzędzia, możliwe błędy na każdym kroku i sposoby ich naprawy.

Śledzenie podatności bezpieczeństwa

Dla poniższej trasy Flask, która przyjmuje parametr nazwy pliku i czyta plik z dysku, zidentyfikuj klasę podatności, wyjaśnij, jak atakujący może ją wykorzystać i przepisz funkcję z minimalnymi zmianami, by zamknąć lukę bez łamania istniejącego API. @app.route('/download') def download(): name = request.args.get('file') return open(f'/var/data/{name}').read()

Porównaj z

GLM 5.3 FlashX
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.37/M wejście, $1.25/M wyjście
GLM 5V Turbo
Model tylko z API
Kontekst 202,752 tokenów · $1.20/M wejście, $4.00/M wyjście
GLM 5 Turbo
Model tylko z API
Kontekst 202,752 tokenów · $1.20/M wejście, $4.00/M wyjście
GLM 5.3 Prime
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.80/M wejście, $8.80/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od z-ai

Pytania, które ludzie zadają

Czy GLM-5.3 ma otwarte wagi i czy mogę go uruchomić lokalnie?: Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face pod zai-org/GLM-5.3, więc możesz pobrać i uruchomić model na własnym sprzęcie.
Ile kosztuje GLM-5.3 i jak duże jest okno kontekstowe?: Przez API Z.ai koszt to 0,08 USD za milion tokenów wejściowych i 4,80 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.
Czym GLM-5.3 różni się od GLM-5.2?: Oba mają tę samą bazę; zyski GLM-5.3 pochodzą wyłącznie z post-treningu, z największymi poprawami w złożonym kodowaniu i benchmarkach ofensywnego bezpieczeństwa, gdzie wynik jest ponad dwukrotnie lepszy niż w GLM-5.2.

Wyrok kapitana
Model z otwartymi wagami do trudnych zadań kodowania i agentów, z cybernetyczną zdolnością wymagającą ostrożnego wdrożenia.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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.

Change colors / personalize / get code

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

Trend popularności: GLM 5.3

Wynik heat od 18 Aug 2026

Wskaźnik popularności

9,226°

Ten tydzień

▲

61.9%

9,162° wtedy, 9,226° teraz

Ten miesiąc

▲

1,291%

8,880° wtedy, 9,226° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,852°

Tokeny OpenRouter

14,906,750,510,237 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 1,490,675; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+374°

Tempo adopcji

Około 98,104 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,226°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
1,490,675 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,852°
8,852°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 98,104 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+374°
9,226°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,226°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Moondream 3.1

TEXT / LLM

DeepSeek V4 Flash 0731

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

GLM 5.3 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm z-ai rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli