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.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GLM-5.3-Flash es un modelo multimodal nativo de Z.ai con 320B parámetros totales pero solo 18B activos, lo que le permite rendir muy por encima de su costo operativo. Una arquitectura híbrida de atención dispersa y lineal le permite manejar un contexto completo de un millón de tokens sin la penalización computacional habitual. Es ideal para desarrolladores que necesitan capacidades serias de codificación y agentes a un precio más cercano a un modelo ligero que a uno de frontera.
Conocido por
- Contexto de un millón de tokens con costo reducido gracias a atención híbrida
- 18B parámetros activos de un total de 320B — eficiente en tiempo de inferencia
- Fuerte desempeño en codificación y tareas de agentes con horizonte largo
- Multimodal nativo: texto, visión y video en un solo modelo
- Presupuesto de razonamiento ajustable mediante un parámetro reasoning_effort
Cuidado con
- 320B parámetros totales significa que el despliegue local requiere hardware serio a pesar del bajo conteo activo.
- La salida cuesta $0.90 por millón de tokens — barato para estándares de frontera, pero cuidado con bucles agenticos que generen mucho.
- El fabricante no ha publicado una licencia específica de código abierto; verifica el repositorio de Hugging Face antes de uso comercial.
Prompts para probar
Refactorizar un código desordenado
Aquí tienes un módulo Python que maneja la autenticación de usuarios. Funciona pero es difícil de leer y no tiene manejo de errores. Refactorízalo para mayor claridad, añade firmas de funciones tipadas y lanza excepciones específicas en lugar de devolver None en fallos. Explica cada cambio que hagas y por qué.
Plan para un agente de múltiples pasos
Diseña un plan paso a paso para un agente que triage automáticamente los issues abiertos de un repositorio GitHub: categoriza cada uno por tipo (bug, feature, pregunta), asigna una puntuación de prioridad basada en número de comentarios y antigüedad, y redacta una plantilla de respuesta de una frase para cada categoría. Lista las herramientas que el agente necesitaría y señala cualquier paso donde la revisión humana sea esencial.
Razonar sobre un documento largo
Voy a pegar un contrato extenso a continuación. Lee todo el documento y luego: identifica cada cláusula que limite responsabilidad, señala las que entren en conflicto entre sí y resume la posición neta de responsabilidad para cada parte en lenguaje sencillo. Marca cualquier cláusula que un no abogado podría pasar por alto pero que conlleve riesgo financiero significativo.
Comparar con
- GLM 5.3 FlashXModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.37/M entrada, $1.25/M salida
- GLM Flash LatestModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
- GLM 5V TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5 TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
Más modelos de texto de z-ai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar GLM-5.3-Flash localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face en zai-org/GLM-5.3-Flash. Soporta SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers y Unsloth, pero los 320B parámetros totales requieren hardware sustancial aunque solo 18B estén activos en inferencia.
- ¿Cuánto cuesta GLM-5.3-Flash y cuál es su ventana de contexto?
- A través de la API de Z.ai cuesta $0.03 por millón de tokens de entrada y $0.90 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
- ¿En qué se diferencia GLM-5.3-Flash de modelos GLM anteriores?
- Es el primer modelo multimodal nativo en la serie GLM-5, construido sobre un modelo base nuevo con arquitectura híbrida de atención dispersa y lineal que los lanzamientos anteriores no usaban. Z.ai dice que supera a GLM-5.2 en benchmarks a una décima parte del precio.
Veredicto del capitánUna combinación rara: contexto de clase frontera y capacidad multimodal a un precio que hace financieramente viable correr agentes largos.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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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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Tendencia de popularidad de GLM 5.3 Flash
Puntuación de calor desde 26 Aug 2026
Puntuación de popularidad
9,421°
Esta semana
▲
26.6%
9,390° entonces, 9,421° ahora
Este mes
▲
288%
9,241° entonces, 9,421° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+2,026°
Tokens de OpenRouter
56,734,070,001,964 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 5,673,407 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+395°
Tasa de adopción
Unos 183,507 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,421°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.5,673,407 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+2,026°9,026°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 183,507 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+395°9,421°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.9,421°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
GLM 5.3 Flash es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
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Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
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20
Modelos Qwen2
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