Z.ai
GLM-5.3 FlashAberto
High-speed, low-cost GLM 5.3 Flash model by Z.ai with 180+ tokens/sec throughput.
Inteligência
64.2 #282
AAQI 58.0
Velocidade de saída
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.15 /1M
Entrada $0.1/M · Saída $0.3/M
Contexto
262K
≈ 655 páginas A4 · saída máx. 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GLM-5.3 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.
Pontos fortes e trade-offs
Onde vence
- 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
Casos de uso matadores
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.
Quickstart do desenvolvedor e API
Defina primeiro
ZAI_API_KEY — obter uma chave de 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);Recursos e links oficiais
Implantação de API
Comparar hosts e latência
Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Pontuações por fonte
Pontuações por categoria
Resultados de benchmarks
Especificações ao vivo e arquitetura
Por baixo do capô
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
Data de lançamento
1 de ago. de 2026
Parâmetros
Not disclosed
Licença
Open Weights
Janela de contexto
262,000 tokens
Saída máx.
8,192 tokens
Modalidades
text + image
Preços de cache
leitura $0.02 · escrita $0.15 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.1/M
Preço de saída
$0.3/M
Velocidade de saída
182 t/s
Tempo até o primeiro token
220 ms
Dados atualizados
28 de ago. de 2026
Fatura mensal estimada
Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…
Citar e incorporar
Badge de Markdown do 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}
}Incorporar selo de pontuação
Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.
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Modelos alternativos
Principais alternativas para GLM-5.3 Flash com base em recursos, preço e benchmarks.