Z.ai
GLM-5.3 FlashOffen
High-speed, low-cost GLM 5.3 Flash model by Z.ai with 180+ tokens/sec throughput.
Intelligenz
64.2 #282
AAQI 58.0
Ausgabegeschwindigkeit
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.15 /1M
Input $0.1/M · Output $0.3/M
Kontext
262K
≈ 655 A4-Seiten · max. Output 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GLM-5.3 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.
Stärken & Trade-offs
Wo das Modell gewinnt
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- 182 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Sub-400ms time-to-first-token
- Very low blended price — $0.15/1M mixed tokens
Killer-Anwendungsfälle
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
High-volume batch jobs
Classification, extraction and summarization at minimal cost per call.
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
Developer-Quickstart & API
Setzen Sie zuerst
ZAI_API_KEY — API-Schlüssel holencurl https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ZAI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-3-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4",
api_key=os.environ["ZAI_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5-3-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.ZAI_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "glm-5-3-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);Offizielle Ressourcen & Links
API-Bereitstellung
Hosts & Latenz vergleichen
Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
Live-Spezifikationen & Architektur
Unter der Haube
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
Veröffentlichungsdatum
1. Aug. 2026
Parameter
Not disclosed
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
262,000 tokens
Max. Ausgabe
8,192 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $0.02 · Schreiben $0.15 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.1/M
Ausgabepreis
$0.3/M
Ausgabegeschwindigkeit
182 t/s
Zeit bis zum ersten Token
220 ms
Daten aktualisiert
28. Aug. 2026
Geschätzte Monatsrechnung
Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…
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@misc{llmpodium2026glm53flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of GLM-5.3 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/glm-5-3-flash}
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