GLM 5.3 Flash
9421°
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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.
Guias para este modelo
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Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
GLM-5.3-Flash é um modelo multimodal nativo da Z.ai com 320 bilhões de parâmetros totais, mas apenas 18 bilhões ativos, entregando desempenho muito acima do custo operacional. Uma arquitetura híbrida de atenção esparsa e linear permite lidar com uma janela de contexto de um milhão de tokens sem a penalidade computacional usual. É ideal para desenvolvedores que precisam de capacidade séria para codificação e agentes a um preço mais próximo de um modelo leve do que de um de ponta.
Conhecido por
- Janela de contexto de um milhão de tokens com custo reduzido via atenção híbrida
- 18 bilhões de parâmetros ativos de um total de 320 bilhões — eficiente na inferência
- Desempenho forte em codificação e tarefas de agentes de longo prazo
- Multimodal nativo: texto, visão e vídeo em um único modelo
- Orçamento de raciocínio ajustável via parâmetro reasoning_effort
Fique atento a
- 320 bilhões de parâmetros totais significa que a implantação local exige hardware robusto apesar da baixa ativação.
- A saída custa $0,90 por milhão de tokens — barato para padrões de ponta, mas cuidado com loops agentivos que geram muito.
- O fabricante não publicou uma licença open-source específica; verifique o repositório Hugging Face antes do uso comercial.
Sugestões para tentar
Refatorar um código confuso
Aqui está um módulo Python que lida com autenticação de usuários. Funciona, mas é difícil de ler e não tem tratamento de erros. Refatore para clareza, adicione assinaturas de função tipadas e lance exceções específicas em vez de retornar None em falhas. Explique cada mudança feita e por quê.
Planejar um agente multi-etapas
Projete um plano de agente passo a passo para triagem automática das issues abertas de um repositório GitHub: categorize cada uma por tipo (bug, feature, question), atribua uma pontuação de prioridade baseada na contagem de comentários e idade, e crie um template de resposta de uma frase para cada categoria. Liste as ferramentas que o agente precisaria e sinalize etapas que exigem revisão humana.
Raciocínio sobre documento longo
Vou colar um contrato extenso abaixo. Leia o documento inteiro, depois: identifique todas as cláusulas que limitam responsabilidade, note quaisquer que conflitem entre si e resuma a posição líquida de responsabilidade para cada parte em linguagem simples. Sinalize cláusulas que um não advogado poderia perder, mas que trazem risco financeiro significativo.
Comparar com
- GLM 5.3 FlashXModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.37/M, saída $1.25/M
- GLM Flash LatestModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.02/M, saída $0.72/M
- GLM 5V TurboModelo apenas para APIContexto de 202,752 tokens · entrada $1.20/M, saída $4.00/M
- GLM 5 TurboModelo apenas para APIContexto de 202,752 tokens · entrada $1.20/M, saída $4.00/M
Mais modelos de texto de z-ai
Perguntas frequentes
- Posso rodar o GLM-5.3-Flash localmente?
- Sim, os pesos são abertos e disponíveis no Hugging Face em zai-org/GLM-5.3-Flash. Suporta SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers e Unsloth, mas os 320 bilhões de parâmetros totais exigem hardware robusto mesmo com apenas 18 bilhões ativos na inferência.
- Quanto custa o GLM-5.3-Flash e qual é sua janela de contexto?
- Via API da Z.ai custa $0,03 por milhão de tokens de entrada e $0,90 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 1.048.576 tokens.
- Como o GLM-5.3-Flash difere dos modelos GLM anteriores?
- É o primeiro modelo nativamente multimodal da série GLM-5, construído sobre uma nova base com arquitetura híbrida de atenção esparsa e linear que os lançamentos anteriores não usavam. A Z.ai diz que supera o GLM-5.2 em benchmarks por um décimo do preço.
Veredito do capitãoUma combinação rara: contexto de classe de ponta e capacidade multimodal a um preço que torna viável financeiramente rodar agentes longos.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
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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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Tendência de popularidade de GLM 5.3 Flash
Pontuação de calor desde 26 Aug 2026
Pontuação de destaque
9,421°
Esta semana
▲
26.6%
9,390° então, 9,421° agora
Este mês
▲
288%
9,241° então, 9,421° agora
Último ano
n/a
Ainda não lançado/monitorado
7,000°
Piso
A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.
+2,026°
Tokens OpenRouter
56,734,070,001,964 tokens processados por este modelo via OpenRouter nos últimos 30 dias, prompts e respostas juntos. Cada 10,000,000 tokens conta como um download no termo de downloads, 5,673,407 no total; os tokens do último dia entram na taxa de adoção. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+395°
Taxa de adoção
Cerca de 183,507 downloads por dia, medidos entre duas leituras das fontes, nunca estimados por média de vida útil. A velocidade pesa um quarto do termo de downloads, então um surto recente aparece sem deixar um pico de um dia superar anos de uso.
Mostrar detalhamento
Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 9,421°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.
- 1Comece pelo piso.Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.7,000°total acumulado
- 2Some as downloads.5,673,407 equivalentes a downloads no total, de Tokens OpenRouter. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.+2,026°9,026°total acumulado
- 3Adicione a taxa de adoção.Cerca de 183,507 downloads por dia agora, medido entre duas leituras, valendo um quarto do peso.+395°9,421°total acumulado
- =A pontuação heat.Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.9,421°
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.
GLM 5.3 Flash é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
Mais modelos Text / LLMMais Texto / LLM Text / LLMllmz-aivisãovídeoraciocínioprogramaçãoagentescontexto longo
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