Este GLM-5.3 cu greutăți deschise și pot să îl rulez local?

Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub zai-org/GLM-5.3, deci poți descărca și rula modelul pe propriul hardware.

Cât costă GLM-5.3 și cât de mare este contextul său?

Prin API-ul Z.ai costă 0,08 USD pe milion de tokeni de input și 4,80 USD pe milion de tokeni de output, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.

Cum diferă GLM-5.3 de GLM-5.2?

Ambele împart același model de bază; câștigurile GLM-5.3 vin integral din post-antrenare, cu cele mai mari îmbunătățiri la codare complexă și benchmark-uri de securitate ofensivă, unde depășește de peste două ori scorurile GLM-5.2.

▲

61.9%

săptămâna aceasta

GLM 5.3

9226°

#llm #z-ai #raționament #programare #agenți #context lung

Luna aceasta

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Z.ai | context de 1.048.576 tokeni | $0.08/M input, $4.80/M output. GLM-5.3 este un model de raționament la scară largă de la Z.ai, construit pentru inginerie software complexă și sarcini agentice pe termen lung. Suportă input și output text cu o fereastră de context de 1M tokeni și îmbunătățește GLM-5.2 în codare și în echilibrul dintre performanță și eficiența tokenilor. Raționamentul este întotdeauna activ și nu poate fi dezactivat. Sunt suportate eforturi de raționament low, high și max; max este implicit.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

GLM-5.3 este modelul de raționament cu greutăți deschise de la Z.ai, construit pentru inginerie software complexă și sarcini agentice pe termen lung, cu o fereastră de context de un milion de tokeni. Fiecare îmbunătățire față de GLM-5.2 vine din post-antrenare pe aceeași bază, cu cele mai mari câștiguri în codare multi-pași și, notabil, securitate ofensivă. Se potrivește dezvoltatorilor și cercetătorilor care vor un model capabil de codare și agenți pe care să îl poată rula local.

Cunoscut pentru

SOTA cu greutăți deschise pe Terminal Bench 3.0 și Agents' Last Exam printre modelele deschise.
Îmbunătățire de aproximativ 50% la codare față de GLM-5.2 pe benchmark-ul intern Z.ai.
Lider printre modelele cu greutăți deschise la descoperirea și exploatarea vulnerabilităților CyberGym.
Fereastră de context de un milion de tokeni pentru baze mari de cod sau fluxuri agentice cu documente.
Raționamentul este mereu activ; trei niveluri de efort (scăzut, înalt, maxim), cu maximul ca implicit.

Atenție la

Raționamentul nu poate fi dezactivat, ceea ce înseamnă costuri mai mari de tokeni la sarcini care nu au nevoie de el.
Output-ul costă 4,80 USD/M tokeni — bugetează corespunzător pentru rulări agentice lungi.
Capabilitatea emergentă cibernetică este semnalată de producător ca fiind mai rapidă decât se aștepta; ia în considerare asta înainte de a-l folosi în contexte nesupravegheate.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanează un refactor multi-fișier

Am un serviciu Python împărțit în trei fișiere: main.py, db.py și models.py. După refactorizarea stratului ORM pentru a folosi async SQLAlchemy, primesc o eroare MissingGreenlet la runtime. Parcurge cauzele probabile în fiecare fișier, explică problema ciclului de viață al sesiunii async și arată modelul corectat pentru injecția de dependență în FastAPI.

Planifică un agent pe termen lung

Proiectează un plan pas cu pas pentru un agent autonom care trebuie să: cloneze un depozit GitHub, identifice toate endpoint-urile API, scrie teste de integrare pentru fiecare, să le ruleze într-un mediu izolat și să deschidă un pull request cu un raport de acoperire a testelor. Listează uneltele necesare agentului, modurile de eșec la fiecare pas și cum să se recupereze.

Urmărește o vulnerabilitate de securitate

Având această rută Python Flask care acceptă un parametru filename și citește un fișier de pe disc, identifică clasa vulnerabilității, explică cum ar exploata-o un atacator și rescrie funcția cu modificările minime necesare pentru a închide gaura fără a strica contractul API existent. @app.route('/download') def download(): name = request.args.get('file') return open(f'/var/data/{name}').read()

Compară cu

GLM 5.3 FlashX
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.37/M intrare, $1.25/M ieșire
GLM 5V Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5 Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5.3 Prime
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.80/M intrare, $8.80/M ieșire

Mai multe modele text de la z-ai

Întrebări frecvente

Este GLM-5.3 cu greutăți deschise și pot să îl rulez local?: Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub zai-org/GLM-5.3, deci poți descărca și rula modelul pe propriul hardware.
Cât costă GLM-5.3 și cât de mare este contextul său?: Prin API-ul Z.ai costă 0,08 USD pe milion de tokeni de input și 4,80 USD pe milion de tokeni de output, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.
Cum diferă GLM-5.3 de GLM-5.2?: Ambele împart același model de bază; câștigurile GLM-5.3 vin integral din post-antrenare, cu cele mai mari îmbunătățiri la codare complexă și benchmark-uri de securitate ofensivă, unde depășește de peste două ori scorurile GLM-5.2.

Verdictul căpitanului
Modelul cu greutăți deschise de ales pentru sarcini dificile de codare și agenți, cu o capacitate cibernetică care necesită o implementare atentă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Tendința de popularitate a GLM 5.3

Scor de căldură din 18 Aug 2026

Scor de popularitate

9,226°

Săptămâna aceasta

▲

61.9%

9,162° atunci, 9,226° acum

Luna aceasta

▲

1,291%

8,880° atunci, 9,226° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,852°

Tokeni OpenRouter

14,906,750,510,237 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 1,490,675 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+374°

Rata de adoptare

Aproximativ 98,104 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 9,226°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
1,490,675 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,852°
8,852°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 98,104 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+374°
9,226°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
9,226°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

GLM 5.3 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm z-ai raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele

Modele Text / LLM

434