GLM 5.3
9226°
Запустити модель
Пропозиції / Реклама
Z.ai | контекст 1,048,576 токенів | $0.08/M вхід, $4.80/M вихід. GLM-5.3 — це масштабна модель логічного мислення від Z.ai, створена для складної розробки програмного забезпечення та завдань агентів з довготривалим горизонтом. Підтримує текстовий вхід і вихід з контекстним вікном 1M токенів, покращена порівняно з GLM-5.2 у кодуванні та балансі між продуктивністю і ефективністю токенів. Логічне мислення завжди увімкнене і не може бути вимкнене. Підтримуються рівні зусиль мислення low, high і max; за замовчуванням max.
Посібники до цієї моделі
Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання
Ollama проти LM Studio (2026): яку локальну AI-програму вибрати і які топ-моделі кожна підтримує
Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?
Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)
Нотатки капітана
Нотатки від 2026-10-13
GLM-5.3 — це модель з відкритими вагами від Z.ai, орієнтована на складне програмування та довготривалі агентські завдання з контекстним вікном у 1 мільйон токенів. Усі покращення порівняно з GLM-5.2 отримані після тренування на тій самій базі, найбільші здобутки — у багатокроковому кодуванні та, зокрема, у сфері кібербезпеки. Підходить розробникам і дослідникам, які хочуть потужну модель для кодування та агентів із можливістю локального запуску.
Відомий за
- Краща модель із відкритими вагами за Terminal Bench 3.0 та Agents' Last Exam серед відкритих моделей.
- Приблизно на 50% краща у кодуванні порівняно з GLM-5.2 за внутрішнім бенчмарком Z.ai.
- Лідер серед відкритих моделей у завданнях виявлення та експлуатації вразливостей CyberGym.
- Контекстне вікно на 1 мільйон токенів для великих кодових баз або документів у агентських конвеєрах.
- Мислення завжди активне; три рівні зусиль (низький, високий, максимальний), за замовчуванням — максимальний.
Зверніть увагу на
- Мислення не можна вимкнути, що означає вищі витрати токенів для завдань, де воно не потрібне.
- Вартість виводу $4,80 за мільйон токенів — плануйте бюджет для довгих агентських сесій.
- Виробник сам відзначає швидку появу кіберздатностей; враховуйте це перед використанням у неконтрольованих середовищах.
Підказки для спроби
Виправлення багатофайлового рефакторингу
У мене Python-сервіс, розділений на три файли: main.py, db.py і models.py. Після рефакторингу ORM-шару на async SQLAlchemy виникає помилка MissingGreenlet під час виконання. Розгляньте ймовірні причини в кожному файлі, поясніть проблему життєвого циклу асинхронної сесії і покажіть правильний патерн для впровадження залежностей у FastAPI.
Планування довготривалого агента
Складіть покроковий план виконання автономного агента, який має: клонувати репозиторій GitHub, ідентифікувати всі API-ендпоїнти, написати інтеграційні тести для кожного, запустити їх у ізольованому середовищі та відкрити пул-реквест із звітом про покриття тестами. Перерахуйте потрібні інструменти, можливі помилки на кожному кроці та способи відновлення.
Виявлення вразливості безпеки
Ось маршрут Flask на Python, який приймає параметр імені файлу і читає файл із диска. Визначте клас вразливості, поясніть, як її може використати атакуючий, і перепишіть функцію з мінімальними змінами, щоб закрити вразливість без порушення існуючого API.
@app.route('/download')
def download():
name = request.args.get('file')
return open(f'/var/data/{name}').read()
Порівняти з
- GLM 5.3 FlashXМодель тільки з APIконтекст 1,048,576 токенів · $0.37/M вхід, $1.25/M вихід
- GLM 5V TurboМодель тільки з APIконтекст 202,752 токенів · $1.20/M вхід, $4.00/M вихід
- GLM 5 TurboМодель тільки з APIконтекст 202,752 токенів · $1.20/M вхід, $4.00/M вихід
- GLM 5.3 PrimeМодель тільки з APIконтекст 1,000,000 токенів · $2.80/M вхід, $8.80/M вихід
Більше текстових моделей від z-ai
Питання, які задають люди
- Чи відкриті ваги GLM-5.3 і чи можна запускати її локально?
- Так, ваги опубліковані на Hugging Face під zai-org/GLM-5.3, тож ви можете завантажити та запускати модель на власному обладнанні.
- Скільки коштує GLM-5.3 і який розмір контексту?
- Через API Z.ai це $0,08 за мільйон вхідних токенів і $4,80 за мільйон вихідних, контекстне вікно — 1 048 576 токенів.
- Чим GLM-5.3 відрізняється від GLM-5.2?
- Обидві моделі мають однакову базу; покращення GLM-5.3 повністю отримані після тренування, найбільші здобутки — у складних завданнях кодування та офензивній безпеці, де вона більш ніж удвічі перевищує показники GLM-5.2.
Вердикт капітанаМодель із відкритими вагами для складних завдань кодування та агентів із кіберздатностями, що вимагають обережного застосування.
Картка моделі на Hugging Face
Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.
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.
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 популярності GLM 5.3
Показник популярності з 18 Aug 2026
Оцінка популярності
9,226°
Цього тижня
▲
61.9%
9,162° тоді, 9,226° зараз
Цього місяця
▲
1,291%
8,880° тоді, 9,226° зараз
За минулий рік
n/a
Ще не випущено/не відстежується
7,000°
Основний рівень
Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.
+1,852°
Токени OpenRouter
14,906,750,510,237 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 1,490,675; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+374°
Швидкість прийняття
Приблизно 98,104 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.
Показати детальний розподіл
Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 9,226°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.
- 1Почни з основного рівня.Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.7,000°поточний підсумок
- 2Додай завантаження.Всього 1,490,675 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.+1,852°8,852°поточний підсумок
- 3Додай швидкість прийняття.Приблизно 98,104 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.+374°9,226°поточний підсумок
- =Оцінка популярності.Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.9,226°
Глосарій: терміни, що тут використовуються
- Оцінка популярності
- Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
- Початкова оцінка
- 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
- Еквіваленти завантажень
- Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
- Логарифмічна шкала
- Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
- Лайки
- Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
- Швидкість прийняття
- Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
- Виміряно та оцінено
- Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
- Сідер
- Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
- AI Horde
- Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
- Сайти генерації
- Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
- Токени OpenRouter
- Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Повна модель (чекпойнт)
- Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
- LoRA та embedding
- Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
- Сімейство та ваги
- База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
- Вік
- Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
- Підсилення сімейства
- Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
- Оцінка заміщення
- Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
- Новинка! (період очікування)
- Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
- Тренд
- Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
- Типова модель
- Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.
Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.
GLM 5.3 — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.
Більше моделей Text / LLMБільше Text / LLM Текст / LLMllmz-aiлогікакодуванняагентидовгий контекстлокально
Перегляд за сімейством моделей
Моделі Text / LLM
434
Моделі Anima
528
Моделі Chroma
19
Моделі Fibo
2
Моделі Flux
1,496
Моделі Flux 2 / Klein
1,239
Моделі Flux 3
3
Моделі Moss
3
Моделі Iris
1
Моделі MiniMax H3
364
Моделі Hunyuan
204
Моделі Ideogram
20
Моделі Krea2
717
Моделі Qwen
20
Моделі Qwen2
47
Моделі Ltx2
153