Z.ai

GLM-5.3 Flashオープン

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

#282リリース日: 2026年8月1日·Open Weights·Not disclosed
textimage262K ctx
知能指数
64.2 #282
AAQI 58.0
出力速度
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.15 /1M
入力 $0.1/M · 出力 $0.3/M
コンテキスト
262K
約 655 枚のA4ページ · 最大出力 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)

直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。

強みとトレードオフ

強み

  • 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

キラーユースケース

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.

開発者向けクイックスタートとAPI

まず ZAI_API_KEY を設定 — APIキーを取得
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."}]
  }'

公式リソースとリンク

API デプロイ

ホストとレイテンシを比較

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

ライブスペックとアーキテクチャ

内部構造
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
リリース日
2026年8月1日
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
262,000 tokens
最大出力
8,192 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.02 · 書き込み $0.15 /1M
推論
—
入力価格
$0.1/M
出力価格
$0.3/M
出力速度
182 t/s
最初のトークンまでの時間
220 ms
データ更新日
2026年8月28日

月額請求の見積もり

月額見積もり
$0.00
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引用と埋め込み

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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}
}

スコアバッジを埋め込む

GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。

プレビュー
GLM-5.3 Flash LLMPodium Score
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代替モデル

機能、価格、ベンチマークスコアに基づく GLM-5.3 Flash の最適な代替モデル。

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