Z.ai

GLM-5.3 FlashOffen

High-speed, low-cost GLM 5.3 Flash model by Z.ai with 180+ tokens/sec throughput.

#282veröffentlicht 1. Aug. 2026·Open Weights·Not disclosed
textimage262K ctx
API-AnbieterAPI-Key holen →Rangliste
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)
Coding (58.4)Mathematics (64)Hard Science (GPQA) (62.5)Agentic & Tool Use (61)Knowledge (MMLU) (60.5)Vision / Multimodal (55)

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 holen
curl 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."}]
  }'

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
Anbieter-Matrix ansehen →

Ergebnisse nach Quelle

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…

Zitieren & Einbetten

GitHub-Markdown-Badge
Loading badge markdown...
BibTeX
@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}
}

Score-Badge einbetten

Fügen Sie Ihrem GitHub- oder Hugging-Face-README ein Live-Podium-Score-Badge hinzu — es verlinkt auf das Live-Ranking.

Vorschau
GLM-5.3 Flash LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Mehr von Z.ai

Alternative Modelle

Nächste Alternativen zu GLM-5.3 Flash basierend auf Leistung, Preis und Benchmarks.

0 / 4