Hvad er GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash er en avanceret AI-model, udviklet af Zhipu (Z.AI) og udgivet i august 2026. Det er en mixture-of-experts-model med 320B parametre i alt og 18B aktive.

Er GLM-5.3-Flash open-source eller open-weight?

GLM-5.3-Flash er en open-weight-model udgivet under MIT-licensen. Dens vægte er offentligt tilgængelige til download, selvhosting og finjustering. Bemærk, at open-weight ikke er det samme som open-source: træningskoden og dataene er muligvis ikke fuldt offentlige.

Hvad er GLM-5.3-Flash's kontekstvindue?

GLM-5.3-Flash understøtter et kontekstvindue på 1M tokens, stort nok til at rumme hele kodebaser, lange tekniske dokumenter eller udvidede agentiske sessioner uden afkortning.

Er GLM-5.3-Flash tilgængelig i FlowHunt?

Ja — GLM-5.3-Flash er direkte tilgængelig i FlowHunt. Du kan bruge den til at bygge AI-agenter, automatiserede arbejdsgange, chatbots og dokumentbehandlingspipelines uden yderligere opsætning.

Zhipu (Z.AI) Advanced Åbne vægte Tilgængelig i FlowHunt

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash er en avanceret AI-model fra Zhipu (Z.AI), udgivet i august 2026. Det er en open-weight mixture-of-experts-model med 320B parametre i alt og 18B aktive, udgivet under MIT-licensen. Kontekstvinduet er 1M tokens.

Læs mere

Med 18B aktive parametre pr. token ud af 320B i alt holder GLM-5.3-Flash beregningen pr. token et stykke under, hvad dens samlede størrelse antyder. MIT-licensen tillader selvhosting, finjustering og kommerciel brug uden API-gebyrer per token.

Prøv i FlowHunt Tilbage til AI Leaderboard

Benchmarks

Hver score vises én gang, med sin placering blandt de sporede modeller og oplysning om, hvem der målte den.

Sammenlignet med Advanced-modeller på samme skala

GLM-5.3-Flashdenne model
Mistral Large 4denne model fører på 4 af 4
Claude Sonnet 5.5denne model fører på 0 af 4

Verificeret uafhængig evaluator, tæller med i rangeringen

Samlet

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 41,8 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0

#15af 45 Verificeret

Kodning

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 63,4% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%

#9af 17 Verificeret

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 92,0% Mistral Large 4 Claude Sonnet 5.5

#6af 22 Verificeret

Agenter

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 32,8% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%

#12af 36 Verificeret

Ræsonnement

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 39,9% Mistral Large 4 35,0% Claude Sonnet 5.5 55,0%

#24af 44 Verificeret

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Kilde ↗Også: Verificeret 86,4% (Vals AI own implementation)

GLM-5.3-Flash 91,2% Mistral Large 4 Claude Sonnet 5.5

#19af 37 Verificeret

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Kilde ↗

GLM-5.3-Flash 65,8% Mistral Large 4 Claude Sonnet 5.5

#16af 27 Verificeret

Hvad skal GLM-5.3-Flash bruges til

Selvhostede & private installationer

GLM-5.3-Flash er open-weight under MIT-licensen. Kør den på din egen GPU-hardware eller private cloud for at holde data i dit miljø eller finjustere den på proprietære datasæt.

Omkostningsbevidst drift af en stor model

Kun 18B af dens 320B parametre er aktive pr. token, hvilket sænker den beregning, der kræves for hver forespørgsel, sammenlignet med en dense-model af samme samlede størrelse.

Analyse af lange dokumenter & kodebaser

Med et kontekstvindue på 1M tokens kan den indlæse hele repositories, lange kontrakter eller omfattende historikker i en enkelt prompt.

Styrker og begrænsninger

Styrker

Åbne vægte under MIT-licensen
Mixture-of-experts-design med 18B aktive parametre
Selvhostede og dataprivate installationer
Meget lange dokumenter og store kodebaser (1M kontekst)

Begrænsninger

Selvhosting af en model med 320B parametre kræver meget GPU-hukommelse

Brug den i FlowHunt

Brug GLM-5.3-Flash i ethvert flow ved siden af dine egne værktøjer og videnskilder.

1Åbn et flow, eller opret et ud fra en skabelon
2Tilføj en AI Agent- eller Generator-komponent
3Vælg GLM-5.3-Flash i modelvælgeren

Prøv i FlowHunt

Relaterede AI-modeller

Om Zhipu (Z.AI) Beijing, China · Grundlagt 2019 · z.ai

Zhipu AI, også brandet som Z.ai, er en Beijing-baseret AI-virksomhed grundlagt i 2019 som en udløber af forskning på Tsinghua-universitetet. Den udvikler GLM-modelfamilien.

z.ai ↗

Se det fulde AI Model Leaderboard

Sammenlign alle fulgte modeller på benchmarks for kodning, agenter og ræsonnement, med hver score markeret som verificeret eller selvrapporteret.

← Tilbage til AI Leaderboard Prøv i FlowHunt

Ofte stillede spørgsmål

: GLM-5.3-Flash er en avanceret AI-model, udviklet af Zhipu (Z.AI) og udgivet i august 2026. Det er en mixture-of-experts-model med 320B parametre i alt og 18B aktive.
: GLM-5.3-Flash er en open-weight-model udgivet under MIT-licensen. Dens vægte er offentligt tilgængelige til download, selvhosting og finjustering. Bemærk, at open-weight ikke er det samme som open-source: træningskoden og dataene er muligvis ikke fuldt offentlige.
: GLM-5.3-Flash understøtter et kontekstvindue på 1M tokens, stort nok til at rumme hele kodebaser, lange tekniske dokumenter eller udvidede agentiske sessioner uden afkortning.
: Ja — GLM-5.3-Flash er direkte tilgængelig i FlowHunt. Du kan bruge den til at bygge AI-agenter, automatiserede arbejdsgange, chatbots og dokumentbehandlingspipelines uden yderligere opsætning.

GLM-5.3-Flash