Czy mogę uruchomić GLM-5.3-Flash lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod zai-org/GLM-5.3-Flash. Obsługuje SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers i Unsloth, ale 320B całkowitych parametrów oznacza, że potrzebujesz poważnego sprzętu, mimo że aktywnych jest tylko 18B parametrów podczas inferencji.

Ile kosztuje GLM-5.3-Flash i jaki ma rozmiar okna kontekstu?

Przez API Z.ai kosztuje 0,03 USD za milion tokenów wejściowych i 0,90 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów.

Czym GLM-5.3-Flash różni się od wcześniejszych modeli GLM?

To pierwszy natywnie multimodalny model w serii GLM-5, oparty na nowym modelu bazowym z hybrydową architekturą uwagi mieszanej i liniowej, której wcześniejsze wydania GLM nie używały. Z.ai twierdzi, że przewyższa GLM-5.2 w benchmarkach przy dziesięciokrotnie niższej cenie.

▲

26.6%

ten tydzień

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #wizja #wideo #rozumowanie #kodowanie

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 | 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.

Poradniki do tego modelu

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

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

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

GLM-5.3-Flash to natywny model multimodalny od Z.ai z 320B całkowitych parametrów, ale tylko 18B aktywnych, co daje znakomitą wydajność względem kosztów. Hybrydowa architektura uwagi mieszanej i liniowej pozwala obsłużyć pełne milion tokenów kontekstu bez typowej kary obliczeniowej. Pasuje do deweloperów potrzebujących solidnych możliwości kodowania i agentów w cenie bliższej lekkim modelom niż frontowym.

Znany z

Milion tokenów kontekstu z obniżonym kosztem serwowania dzięki hybrydowej uwadze
18B aktywnych parametrów z 320B całkowitych — efektywny podczas inferencji
Silne wyniki w kodowaniu i zadaniach agentów o długim horyzoncie
Natywna multimodalność: tekst, wizja i wideo w jednym modelu
Regulowany budżet rozumowania przez parametr reasoning_effort

Uważaj na

320B całkowitych parametrów oznacza, że lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu mimo niskiej liczby aktywnych parametrów.
Wyjście kosztuje 0,90 USD za milion tokenów — tanio jak na modele frontowe, ale uważaj na pętle agentów generujące dużo tekstu.
Producent nie opublikował konkretnej licencji open-source; sprawdź repozytorium Hugging Face przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Długi kontekst

Wizja

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Refaktoryzacja nieczytelnego kodu

Oto moduł Pythona obsługujący uwierzytelnianie użytkowników. Działa, ale jest trudny do czytania i nie ma obsługi błędów. Przepisz go dla czytelności, dodaj typowane sygnatury funkcji i zgłaszaj konkretne wyjątki zamiast zwracać None w przypadku błędu. Wyjaśnij każdą wprowadzoną zmianę i jej powód.

Plan agenta wieloetapowego

Zaprojektuj plan agenta krok po kroku do automatycznego triage otwartych issue na GitHubie: kategoryzuj każde według typu (błąd, funkcja, pytanie), przypisz priorytet na podstawie liczby komentarzy i wieku, oraz stwórz szablon odpowiedzi w jednym zdaniu dla każdej kategorii. Wypisz narzędzia, których agent potrzebuje, i zaznacz kroki wymagające przeglądu ludzkiego.

Rozumowanie nad długim dokumentem

Wkleję poniżej długi kontrakt. Przeczytaj cały dokument, następnie: zidentyfikuj wszystkie klauzule ograniczające odpowiedzialność, zanotuj te, które są sprzeczne, i podsumuj netto pozycję odpowiedzialności każdej ze stron prostym językiem. Zaznacz klauzule, które laik mógłby przeoczyć, a które niosą znaczące ryzyko finansowe.

Porównaj z

GLM 5.3 FlashX
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.37/M wejście, $1.25/M wyjście
GLM Flash Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.02/M wejście, $0.72/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

Więcej modeli tekstowych od z-ai

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić GLM-5.3-Flash lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod zai-org/GLM-5.3-Flash. Obsługuje SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers i Unsloth, ale 320B całkowitych parametrów oznacza, że potrzebujesz poważnego sprzętu, mimo że aktywnych jest tylko 18B parametrów podczas inferencji.
Ile kosztuje GLM-5.3-Flash i jaki ma rozmiar okna kontekstu?: Przez API Z.ai kosztuje 0,03 USD za milion tokenów wejściowych i 0,90 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów.
Czym GLM-5.3-Flash różni się od wcześniejszych modeli GLM?: To pierwszy natywnie multimodalny model w serii GLM-5, oparty na nowym modelu bazowym z hybrydową architekturą uwagi mieszanej i liniowej, której wcześniejsze wydania GLM nie używały. Z.ai twierdzi, że przewyższa GLM-5.2 w benchmarkach przy dziesięciokrotnie niższej cenie.

Wyrok kapitana
Rzadkie połączenie: kontekst klasy frontowej i multimodalność w cenie umożliwiającej finansowo długie sesje agentów.

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: #2 Hottest Text / LLM model · #2 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: GLM 5.3 Flash

Wynik heat od 26 Aug 2026

Wskaźnik popularności

9,421°

Ten tydzień

▲

26.6%

9,390° wtedy, 9,421° teraz

Ten miesiąc

▲

288%

9,241° wtedy, 9,421° 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.

+2,026°

Tokeny OpenRouter

56,734,070,001,964 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 5,673,407; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Tempo adopcji

Około 183,507 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 9,421°, 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.
5,673,407 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+2,026°
9,026°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 183,507 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+395°
9,421°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,421°

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

Mixtral 8x7B Instruct v0.1

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

GLM 5.3 Flash 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 wizja wideo rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli