Открыты ли веса GLM-5.3 и могу ли я запускать её локально?

Да, веса опубликованы на Hugging Face под zai-org/GLM-5.3, вы можете скачать и запускать модель на своём оборудовании.

Сколько стоит GLM-5.3 и каков размер контекста?

Через API Z.ai цена $0.08 за миллион входных токенов и $4.80 за миллион выходных, контекст — 1 048 576 токенов.

Чем GLM-5.3 отличается от GLM-5.2?

Обе модели имеют одну базу; улучшения GLM-5.3 достигнуты постобучением, с наибольшим приростом в сложных задачах кодирования и наступательной безопасности, где она более чем вдвое превосходит GLM-5.2.

▲

61.9%

эта неделя

GLM 5.3

9226°

#llm #z-ai #логика #программирование #агенты #длинный контекст

Этот месяц

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Z.ai | контекст 1 048 576 токенов | $0.08/тыс. входных, $4.80/тыс. выходных. GLM-5.3 — крупномасштабная модель рассуждений от Z.ai, созданная для сложной разработки ПО и долгосрочных агентских задач. Поддерживает текстовый ввод и вывод с окном контекста в 1M токенов, улучшена по сравнению с GLM-5.2 в кодировании и балансе между производительностью и эффективностью по токенам. Рассуждения всегда включены и не могут быть отключены. Поддерживаются уровни усилий рассуждения low, high и max; max — значение по умолчанию.

Руководства по этой модели

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Ollama против LM Studio (2026): какое локальное AI-приложение выбрать и какие топ-модели они поддерживают

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

GLM-5.3 — модель рассуждений с открытыми весами от Z.ai, ориентированная на сложное программирование и долгосрочные агентские задачи с контекстом в миллион токенов. Все улучшения по сравнению с GLM-5.2 достигнуты постобучением на той же базе, с наибольшим приростом в многошаговом кодировании и, особенно, в наступательной безопасности. Подходит разработчикам и исследователям, которым нужна мощная модель для кода и агентов с возможностью локального запуска.

Известен

Лучший среди открытых моделей результат на Terminal Bench 3.0 и Agents' Last Exam.
Примерно 50% улучшение в кодировании по внутреннему бенчмарку Z.ai по сравнению с GLM-5.2.
Лидер среди открытых моделей в задачах поиска и эксплуатации уязвимостей CyberGym.
Контекст в миллион токенов для больших кодовых баз и документально насыщенных агентских пайплайнов.
Рассуждения всегда активны; три уровня усилий (низкий, высокий, максимальный), по умолчанию максимальный.

Остерегайтесь

Рассуждения нельзя отключить, что увеличивает стоимость токенов на задачах, где они не нужны.
Стоимость вывода $4.80 за миллион токенов — планируйте бюджет для длительных агентских запусков.
Проявляющаяся киберспособность отмечена самим разработчиком как более быстрая, чем ожидалось; учитывайте это при использовании без надзора.

Лучше всего подходит для

Программирование

Агенты и использование инструментов

Логика

Длинный контекст

Работает локально

Подсказки для проб

Отладка рефакторинга в нескольких файлах

У меня Python-сервис, разделённый на три файла: main.py, db.py и models.py. После рефакторинга ORM-слоя на async SQLAlchemy при запуске возникает ошибка MissingGreenlet. Разберите вероятные причины в каждом файле, объясните проблему жизненного цикла async-сессии и покажите исправленный паттерн внедрения зависимостей в FastAPI.

Планирование долгосрочного агента

Спроектируйте пошаговый план выполнения автономного агента, который должен: клонировать репозиторий GitHub, определить все API-эндпоинты, написать интеграционные тесты для каждого, запустить их в песочнице и открыть pull request с отчётом покрытия тестами. Перечислите необходимые инструменты, возможные ошибки на каждом шаге и способы восстановления.

Отслеживание уязвимости безопасности

Дан маршрут Python Flask, который принимает параметр имени файла и читает файл с диска. Определите класс уязвимости, объясните, как злоумышленник может её использовать, и перепишите функцию с минимальными изменениями, чтобы закрыть дыру без нарушения существующего API. @app.route('/download') def download(): name = request.args.get('file') return open(f'/var/data/{name}').read()

Сравнить с

GLM 5.3 FlashX
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.37/M вход, $1.25/M выход
GLM 5V Turbo
Модель только с API
контекст из 202,752 токенов · $1.20/M вход, $4.00/M выход
GLM 5 Turbo
Модель только с API
контекст из 202,752 токенов · $1.20/M вход, $4.00/M выход
GLM 5.3 Prime
Модель только с API
контекст из 1,000,000 токенов · $2.80/M вход, $8.80/M выход

Больше текстовых моделей от z-ai

Часто задаваемые вопросы

Открыты ли веса GLM-5.3 и могу ли я запускать её локально?: Да, веса опубликованы на Hugging Face под zai-org/GLM-5.3, вы можете скачать и запускать модель на своём оборудовании.
Сколько стоит GLM-5.3 и каков размер контекста?: Через API Z.ai цена $0.08 за миллион входных токенов и $4.80 за миллион выходных, контекст — 1 048 576 токенов.
Чем GLM-5.3 отличается от GLM-5.2?: Обе модели имеют одну базу; улучшения GLM-5.3 достигнуты постобучением, с наибольшим приростом в сложных задачах кодирования и наступательной безопасности, где она более чем вдвое превосходит GLM-5.2.

Вердикт капитана
Модель с открытыми весами для сложных задач кодирования и агентов, с киберспособностями, требующими осторожного использования.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Тренд популярности GLM 5.3

Показатель популярности с 18 Aug 2026

Индекс популярности

9,226°

Эта неделя

▲

61.9%

9,162° тогда, 9,226° сейчас

Этот месяц

▲

1,291%

8,880° тогда, 9,226° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,852°

Токены OpenRouter

14,906,750,510,237 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 1,490,675; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+374°

Темп внедрения

Около 98,104 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 9,226°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
1,490,675 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,852°
8,852°
текущий итог
3
Добавь темп внедрения.
Примерно 98,104 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
+374°
9,226°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
9,226°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

GLM 5.3 — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm z-ai логика программирование агенты длинный контекст локально

Обзор по семействам моделей