Maaari ko bang patakbuhin ang GLM-5.3-Flash nang lokal?

Oo, bukas ang mga timbang at makukuha sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5.3-Flash. Sinusuportahan nito ang SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers at Unsloth, pero ang 320B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware kahit na 18B lang ang aktibo sa inference.

Magkano ang GLM-5.3-Flash at gaano kalaki ang context window?

Sa Z.ai API, presyo nito ay $0.03 kada milyong input tokens at $0.90 kada milyong output tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.

Paano naiiba ang GLM-5.3-Flash sa mga naunang GLM models?

Ito ang unang native multimodal na modelo sa GLM-5 series, na binuo sa bagong base model na may hybrid sparse-at-linear attention architecture na hindi ginamit sa mga naunang GLM release. Sinasabi ng Z.ai na nalalampasan nito ang GLM-5.2 sa mga benchmark sa isang ikasampung presyo.

▲

26.6%

ngayong linggo

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #paningin #video #pangangatwiran #pag-coding

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

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.

Mga gabay para sa model na ito

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang GLM-5.3-Flash ay isang native multimodal na modelo mula sa Z.ai na may 320B kabuuang parameters ngunit 18B lamang ang aktibo, kaya mataas ang performance kumpara sa gastos sa pagpapatakbo. Ang hybrid sparse-at-linear attention architecture nito ay nagpapahintulot na hawakan ang isang milyong token na konteksto nang walang karaniwang compute penalty. Angkop ito para sa mga developer na nangangailangan ng seryosong kakayahan sa coding at agent sa presyong mas malapit sa mga magagaan na modelo kaysa sa mga frontier.

Kilalang-kilala sa

Isang milyong token na konteksto na may mas mababang gastos sa serbisyo gamit ang hybrid attention
18B aktibong parameters mula sa 320B kabuuan — mahusay sa inference time
Malakas sa coding at mga gawain ng agent na may mahabang panahon
Native multimodal: teksto, vision, at video sa isang modelo
Naaayos na budget sa pangangatwiran gamit ang reasoning_effort parameter

Mag-ingat sa

Ang 320B kabuuang parameters ay nangangahulugan na ang lokal na deployment ay nangangailangan ng seryosong hardware kahit na mababa ang aktibong bilang.
Ang output ay may presyo na $0.90/M tokens — mura sa frontier standards, pero bantayan ang mga agentic loops na malakas ang output.
Hindi pa nailalathala ng gumawa ang partikular na open-source license; suriin ang Hugging Face repository bago gamitin sa komersyo.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Mahabang konteksto

Pananaw

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

Refactor a messy codebase

Narito ang isang Python module na humahawak ng user authentication. Gumagana ito pero mahirap basahin at walang error handling. I-refactor ito para maging malinaw, magdagdag ng typed function signatures, at mag-raise ng specific exceptions sa halip na mag-return ng None kapag may mali. Ipaliwanag ang bawat pagbabago at bakit mo ito ginawa.

Plan a multi-step agent

Disenyo ng step-by-step na plano para sa isang agent na awtomatikong nagta-triage ng mga open issues sa isang GitHub repository: i-categorize bawat isa ayon sa uri (bug, feature, question), magtalaga ng priority score base sa bilang ng comment at edad, at gumawa ng isang pangungusap na template ng sagot para sa bawat kategorya. Ilahad ang mga tools na kakailanganin ng agent at markahan ang mga hakbang na kailangan ng human review.

Reason over a long document

Ipapaste ko ang isang mahabang kontrata sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, pagkatapos: tukuyin ang bawat clause na naglilimita sa liability, tandaan ang mga nagkakasalungat, at ibuod ang net liability position ng bawat partido sa simpleng salita. Markahan ang anumang clause na maaaring hindi mapansin ng hindi abogado pero may malaking pinansyal na panganib.

Ihambing sa

GLM 5.3 FlashX
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.37/M input, $1.25/M output
GLM Flash Latest
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
GLM 5V Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5 Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output

Higit pang mga text model mula sa z-ai

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang GLM-5.3-Flash nang lokal?: Oo, bukas ang mga timbang at makukuha sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5.3-Flash. Sinusuportahan nito ang SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers at Unsloth, pero ang 320B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware kahit na 18B lang ang aktibo sa inference.
Magkano ang GLM-5.3-Flash at gaano kalaki ang context window?: Sa Z.ai API, presyo nito ay $0.03 kada milyong input tokens at $0.90 kada milyong output tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.
Paano naiiba ang GLM-5.3-Flash sa mga naunang GLM models?: Ito ang unang native multimodal na modelo sa GLM-5 series, na binuo sa bagong base model na may hybrid sparse-at-linear attention architecture na hindi ginamit sa mga naunang GLM release. Sinasabi ng Z.ai na nalalampasan nito ang GLM-5.2 sa mga benchmark sa isang ikasampung presyo.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang kumbinasyon: frontier-class na konteksto at multimodal na kakayahan sa presyong kayang tiisin para sa mahahabang agentic runs.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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 ng kasikatan ng GLM 5.3 Flash

Heat score mula 26 Aug 2026

Iskor ng init

9,421°

Ngayong linggo

▲

26.6%

9,390° noon, 9,421° ngayon

Ngayong buwan

▲

288%

9,241° noon, 9,421° ngayon

Nakaraang taon

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

7,000°

Floor

Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.

+2,026°

OpenRouter tokens

56,734,070,001,964 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 5,673,407 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Bilis ng pagtanggap

Mga humigit-kumulang 183,507 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.

Ipakita ang detalyadong paghahati

Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,421°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.

1
Magsimula sa floor.
Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
7,000°
patuloy na kabuuan
2
Idagdag ang mga download.
5,673,407 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
+2,026°
9,026°
patuloy na kabuuan
3
Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
Mga 183,507 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
+395°
9,421°
patuloy na kabuuan
=
Ang heat score.
Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
9,421°

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.

Mga katulad na model

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

TEXT / LLM

granite 4.2 30b

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang GLM 5.3 Flash ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm z-ai paningin video pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model