Z.ai

GLM-5.3 Flash开源

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

#282发布于 2026年8月1日·Open Weights·Not disclosed
textimage262K ctx
智商指数
64.2 #282
AAQI 58.0
输出速度
182 t/s
TTFT 220 ms · ITL 5.5 ms/tok
混合价格 (3:1)
$0.15 /1M
输入 $0.1/M · 输出 $0.3/M
上下文
262K
≈ 655 页 A4 · 最大输出 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)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

  • 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

杀手级用例

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.

开发者快速上手与 API

请先设置 ZAI_API_KEY — 获取 API 密钥
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."}]
  }'

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
查看提供商矩阵 →

各榜单得分

实时规格与架构

底层解析
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
发布日期
2026年8月1日
参数量
Not disclosed
开源协议
Open Weights
上下文窗口
262,000 tokens
最大输出
8,192 tokens
模态
text + image
缓存价格
读 $0.02 · 写 $0.15 /1M
推理
—
输入价格
$0.1/M
输出价格
$0.3/M
输出速度
182 t/s
首Token延迟
220 ms
数据更新
2026年8月28日

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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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}
}

嵌入评分徽章

将实时 Podium 评分徽章添加到 GitHub 或 Hugging Face README —— 链接回实时排名。

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GLM-5.3 Flash LLMPodium Score
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