GLM-5.3-Flash'ı yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar zai-org/GLM-5.3-Flash Hugging Face deposunda açıktır. SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers ve Unsloth destekler ancak 320 milyar toplam parametre nedeniyle ciddi donanım gerekir, aktif parametre sayısı düşük olsa da.

GLM-5.3-Flash'ın maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?

Z.ai API üzerinden milyon giriş tokenı başına 0,03$ ve milyon çıkış tokenı başına 0,90$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi 1.048.576 token büyüklüğündedir.

GLM-5.3-Flash önceki GLM modellerinden nasıl farklıdır?

GLM-5 serisindeki ilk yerel çok modlu modeldir, hibrit seyrek ve lineer dikkat mimarisi kullanır; önceki GLM sürümlerinde olmayan bu mimari ile Z.ai, GLM-5.2'yi kıyaslamalarda on kat daha düşük maliyetle geride bıraktığını belirtir.

▲

26.6%

bu hafta

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #görüş #video #akıl yürütme #kodlama

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

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.

Bu model için rehberler

Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

GLM-5.3-Flash, Z.ai tarafından geliştirilen yerel çok modlu bir model olup toplamda 320 milyar parametreye sahiptir ancak yalnızca 18 milyar parametre aktif olarak çalışır, bu da çalıştırma maliyetinin çok üzerinde performans sağlar. Hibrit seyrek ve lineer dikkat mimarisi sayesinde, olağan hesaplama cezası olmadan tam bir milyon token bağlamını işleyebilir. Ciddi kodlama ve ajan yeteneklerine ihtiyaç duyan geliştiriciler için, öncü modellerden çok daha uygun fiyatlı bir seçenek sunar.

İle tanınır

Hibrit dikkat ile milyon token bağlamı ve azaltılmış servis maliyeti
320 milyar toplamdan 18 milyar aktif parametre — çıkarımda verimli
Güçlü kodlama ve uzun vadeli ajan görev performansı
Yerel çok modlu: metin, görsel ve video tek modelde
reasoning_effort parametresi ile ayarlanabilir muhakeme bütçesi

Dikkat et

320 milyar toplam parametre yerel dağıtım için ciddi donanım gerektirir, aktif parametre sayısı düşük olsa da.
Çıkış tokenları milyon başına 0,90$ fiyatlandırılır — öncü standartlara göre ucuz, ancak çok döngülü ajan kullanımlarına dikkat.
Yapımcı açık kaynak lisansı yayınlamamıştır; ticari kullanım öncesi Hugging Face deposunu kontrol edin.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Uzun bağlam

Görsel

Yerel çalışır

Denenecek istemler

Dağınık kod tabanını yeniden düzenle

Burada kullanıcı kimlik doğrulamasını yöneten bir Python modülü var. Çalışıyor ama okunması zor ve hata yönetimi yok. Anlaşılır olması için yeniden düzenleyin, tipli fonksiyon imzaları ekleyin ve başarısızlıkta None döndürmek yerine spesifik istisnalar fırlatın. Yaptığınız her değişikliği ve nedenini açıklayın.

Çok adımlı ajan planı

GitHub deposundaki açık sorunları otomatik olarak sınıflandıran çok adımlı bir ajan planı tasarlayın: her sorunu türüne göre (hata, özellik, soru) kategorize edin, yorum sayısı ve yaşa göre öncelik puanı atayın ve her kategori için bir cümlelik yanıt şablonu oluşturun. Ajanın ihtiyaç duyacağı araçları listeleyin ve insan incelemesinin gerekli olduğu adımları işaretleyin.

Uzun belge üzerinde muhakeme

Aşağıya uzun bir sözleşme yapıştıracağım. Tüm belgeyi okuyun, sonra: sorumluluğu sınırlayan tüm maddeleri belirleyin, çelişen maddeleri not edin ve her taraf için net sorumluluk durumunu sade dille özetleyin. Hukukçu olmayanların kaçırabileceği ancak finansal risk taşıyan maddeleri işaretleyin.

İle karşılaştır

GLM 5.3 FlashX
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.37/M girdi, $1.25/M çıktı
GLM Flash Latest
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.02/M girdi, $0.72/M çıktı
GLM 5V Turbo
Sadece API modeli
202,752 token bağlam · $1.20/M girdi, $4.00/M çıktı
GLM 5 Turbo
Sadece API modeli
202,752 token bağlam · $1.20/M girdi, $4.00/M çıktı

z-ai tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

GLM-5.3-Flash'ı yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar zai-org/GLM-5.3-Flash Hugging Face deposunda açıktır. SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers ve Unsloth destekler ancak 320 milyar toplam parametre nedeniyle ciddi donanım gerekir, aktif parametre sayısı düşük olsa da.
GLM-5.3-Flash'ın maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?: Z.ai API üzerinden milyon giriş tokenı başına 0,03$ ve milyon çıkış tokenı başına 0,90$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi 1.048.576 token büyüklüğündedir.
GLM-5.3-Flash önceki GLM modellerinden nasıl farklıdır?: GLM-5 serisindeki ilk yerel çok modlu modeldir, hibrit seyrek ve lineer dikkat mimarisi kullanır; önceki GLM sürümlerinde olmayan bu mimari ile Z.ai, GLM-5.2'yi kıyaslamalarda on kat daha düşük maliyetle geride bıraktığını belirtir.

Kaptanın kararı
Uzun ajan çalışmaları için finansal olarak sürdürülebilir fiyatla öncü sınıf bağlam ve çok modlu yeteneklerin nadir birleşimi.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

GLM 5.3 Flash popülerlik eğilimi

26 Aug 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

9,421°

Bu hafta

▲

26.6%

9,390° o zaman, 9,421° şimdi

Bu ay

▲

288%

9,241° o zaman, 9,421° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+2,026°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 56,734,070,001,964 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 5,673,407; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 183,507 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,421° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 5,673,407 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+2,026°
9,026°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 183,507 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+395°
9,421°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
9,421°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

granite 4.2 3b

TEXT / LLM

Llama 3.2 3B Instruct

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

GLM 5.3 Flash, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm z-ai görüş video akıl yürütme kodlama ajanlar uzun bağlam

Model Ailesine Göre Göz At