Z.ai

GLM-5.3 Flash오픈소스

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

#282출시일: 2026년 8월 1일·Open Weights·Not disclosed
textimage262K ctx
API 제공자API 키 받기 →순위표
지능 지수
64.2 #282
AAQI 58.0
출력 속도
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.15 /1M
입력 $0.1/M · 출력 $0.3/M
컨텍스트
262K
≈ A4 655페이지 · 최대 출력 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)

직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.

강점과 트레이드오프

강점

  • 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

핵심 사용 사례

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.

개발자 퀵스타트 및 API

먼저 ZAI_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급
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."}]
  }'

공식 리소스 및 링크

API 배포

호스트 및 레이턴시 비교

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
제공자 매트릭스 보기 →

출처별 점수

실시간 스펙 및 아키텍처

내부 구조
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
출시일
2026년 8월 1일
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
262,000 tokens
최대 출력
8,192 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.02 · 쓰기 $0.15 /1M
추론
—
입력 가격
$0.1/M
출력 가격
$0.3/M
출력 속도
182 t/s
첫 토큰 생성 시간
220 ms
데이터 업데이트
2026년 8월 28일

월 예상 청구액

월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…

인용 및 임베드

GitHub Markdown 배지
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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}
}

점수 배지 삽입

GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.

미리보기
GLM-5.3 Flash LLMPodium Score
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Z.ai의 다른 모델

대체 모델

성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 GLM-5.3 Flash의 주요 대체 모델.

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