Z.ai
GLM-5.3 FlashOuvert
High-speed, low-cost GLM 5.3 Flash model by Z.ai with 180+ tokens/sec throughput.
Intelligence
64.2 #282
AAQI 58.0
Vitesse Sortie
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.15 /1M
Entrée $0.1/M · Sortie $0.3/M
Contexte
262K
≈ 655 pages A4 · sortie max 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GLM-5.3 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.
Points forts & compromis
Là où il gagne
- 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
Cas d'usage clés
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.
Démarrage rapide développeur & API
Définissez d’abord
ZAI_API_KEY — obtenir une clé APIcurl 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);Ressources & liens officiels
Déploiement API
Comparer hôtes et latence
Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Scores par Source
Scores par Catégorie
Résultats de Benchmarks
Specs en direct & architecture
Sous le capot
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
Date de Sortie
1 août 2026
Paramètres
Not disclosed
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
262,000 tokens
Sortie max
8,192 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.02 · écriture $0.15 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.1/M
Prix Sortie
$0.3/M
Vitesse Sortie
182 t/s
Temps au Premier Token
220 ms
Données mises à jour
28 août 2026
Facture mensuelle estimée
Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…
Citer et intégrer
Badge Markdown GitHub
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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}
}Intégrer le badge de score
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Modèles alternatifs
Meilleures alternatives à GLM-5.3 Flash selon les capacités, le prix et les benchmarks.