Чи можна запускати GLM-5.3-Flash локально?

Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face за адресою zai-org/GLM-5.3-Flash. Підтримує SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers і Unsloth, але 320 млрд загальних параметрів означає, що потрібне серйозне обладнання, навіть якщо активних лише 18 млрд під час інференсу.

Скільки коштує GLM-5.3-Flash і який у нього контекст?

Через API Z.ai ціна $0.03 за мільйон вхідних токенів і $0.90 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 1 048 576 токенів.

Чим GLM-5.3-Flash відрізняється від попередніх моделей GLM?

Це перша нативно мультимодальна модель у серії GLM-5, побудована на новій базовій моделі з гібридною архітектурою спарсної та лінійної уваги, якої не було в попередніх релізах GLM. Z.ai заявляє, що вона перевершує GLM-5.2 за всіма бенчмарками при вартості в десять разів нижчій.

▲

26.6%

цього тижня

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #бачення #відео #логіка #кодування

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

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.

Посібники до цієї моделі

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

GLM-5.3-Flash — це рідна мультимодальна модель від Z.ai з 320 млрд загальних параметрів, але лише 18 млрд активних, що дає їй високу ефективність відносно вартості запуску. Гібридна архітектура спарсної та лінійної уваги дозволяє обробляти повний контекст у мільйон токенів без звичайного штрафу за обчислення. Підходить розробникам, які потребують серйозних можливостей кодування та агентів за ціною ближчою до легкої моделі, ніж до фронтирної.

Відомий за

Мільйон токенів контексту з пониженою вартістю обслуговування завдяки гібридній увазі
18 млрд активних параметрів із 320 млрд загальних — ефективність під час інференсу
Висока продуктивність у кодуванні та завданнях агентів з довгим горизонтом
Рідна мультимодальність: текст, зір і відео в одній моделі
Регульований бюджет розумування через параметр reasoning_effort

Зверніть увагу на

320 млрд загальних параметрів означає, що локальний запуск вимагає серйозного обладнання, незважаючи на низьку кількість активних параметрів.
Вартість виходу $0.90 за мільйон токенів — дешево за фронтирними стандартами, але слідкуйте за агентськими циклами з великим обсягом генерації.
Виробник не опублікував конкретну ліцензію з відкритим кодом; перевірте репозиторій Hugging Face перед комерційним використанням.

Найкраще для

Кодування

Агенти та використання інструментів

Довгий контекст

Зір

Працює локально

Підказки для спроби

Рефакторинг заплутаного коду

Ось Python-модуль для автентифікації користувачів. Він працює, але важко читається і не має обробки помилок. Рефакторіть його для зрозумілості, додайте типізовані сигнатури функцій і піднімайте конкретні виключення замість повернення None при помилці. Поясніть кожну зміну і чому її зробили.

План багатокрокового агента

Розробіть покроковий план агента для автоматичної триажі відкритих issue на GitHub: категоризуйте кожен за типом (помилка, функція, питання), призначте пріоритет на основі кількості коментарів і віку, і створіть шаблон відповіді в один речення для кожної категорії. Перерахуйте інструменти, які потрібні агенту, і позначте кроки, де потрібен людський перегляд.

Аналіз довгого документа

Я вставлю довгий контракт нижче. Прочитайте весь документ, потім: визначте кожну клаузу, що обмежує відповідальність, зауважте будь-які суперечності між ними і підсумуйте чисту позицію відповідальності кожної сторони простою мовою. Позначте будь-які пункти, які може пропустити неюрист, але які несуть значний фінансовий ризик.

Порівняти з

GLM 5.3 FlashX
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.37/M вхід, $1.25/M вихід
GLM Flash Latest
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.02/M вхід, $0.72/M вихід
GLM 5V Turbo
Модель тільки з API
контекст 202,752 токенів · $1.20/M вхід, $4.00/M вихід
GLM 5 Turbo
Модель тільки з API
контекст 202,752 токенів · $1.20/M вхід, $4.00/M вихід

Більше текстових моделей від z-ai

Питання, які задають люди

Чи можна запускати GLM-5.3-Flash локально?: Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face за адресою zai-org/GLM-5.3-Flash. Підтримує SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers і Unsloth, але 320 млрд загальних параметрів означає, що потрібне серйозне обладнання, навіть якщо активних лише 18 млрд під час інференсу.
Скільки коштує GLM-5.3-Flash і який у нього контекст?: Через API Z.ai ціна $0.03 за мільйон вхідних токенів і $0.90 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 1 048 576 токенів.
Чим GLM-5.3-Flash відрізняється від попередніх моделей GLM?: Це перша нативно мультимодальна модель у серії GLM-5, побудована на новій базовій моделі з гібридною архітектурою спарсної та лінійної уваги, якої не було в попередніх релізах GLM. Z.ai заявляє, що вона перевершує GLM-5.2 за всіма бенчмарками при вартості в десять разів нижчій.

Вердикт капітана
Рідкісне поєднання: контекст класу фронтиру і мультимодальність за ціною, що робить довгі агентські запуски фінансово життєздатними.

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.

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

Тренд популярності GLM 5.3 Flash

Показник популярності з 26 Aug 2026

Оцінка популярності

9,421°

Цього тижня

▲

26.6%

9,390° тоді, 9,421° зараз

Цього місяця

▲

288%

9,241° тоді, 9,421° 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.

+2,026°

Токени OpenRouter

56,734,070,001,964 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 5,673,407; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Швидкість прийняття

Приблизно 183,507 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 9,421°, 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.

1
Почни 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
2
Додай завантаження.
Всього 5,673,407 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+2,026°
9,026°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 183,507 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+395°
9,421°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
9,421°

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.

Схожі моделі

Sonar

TEXT / LLM

Nemotron Content Safety 3.5

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

GLM 5.3 Flash — 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 / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm z-ai бачення відео логіка кодування агенти довгий контекст

Перегляд за сімейством моделей