Zhipu (Z.AI) Advanced Open Weight In FlowHunt verfügbar

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash ist ein KI-Modell der Stufe Fortgeschritten von Zhipu (Z.AI), veröffentlicht im August 2026. Es ist ein Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 320B und 18B aktiven Parametern, veröffentlicht unter der MIT-Lizenz. Das Kontextfenster umfasst 1 Million Token.

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Mit 18B aktiven Parametern pro Token von insgesamt 320B hält GLM-5.3-Flash den Rechenaufwand pro Token deutlich unter dem, was seine Gesamtgröße vermuten lässt. Die MIT-Lizenz erlaubt Selbst-Hosting, Feintuning und kommerzielle Nutzung ohne Pro-Token-API-Gebühren.

Benchmarks

Jedes Ergebnis erscheint einmal, mit seinem Rang unter den erfassten Modellen und dem Hinweis, wer es gemessen hat.

Im Vergleich mit Advanced-Modellen auf derselben Skala
  • GLM-5.3-Flashdieses Modell
  • Mistral Large 4dieses Modell liegt bei 4 von 4 vorn
  • Claude Sonnet 5.5dieses Modell liegt bei 0 von 4 vorn
Verifiziert unabhängiger Prüfer, zählt für die Einstufung
Gesamt

AA Intelligence Index

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

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 41,8 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#15von 45 Verifiziert
Coding

DeepSWE

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

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 63,4% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%
#9von 17 Verifiziert

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 92,0% Mistral Large 4 Kein Ergebnis Claude Sonnet 5.5 Kein Ergebnis
#6von 22 Verifiziert
Agenten

Terminal-Bench 4.0

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

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 32,8% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#12von 36 Verifiziert
Schlussfolgern

Humanity's Last Exam

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

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 39,9% Mistral Large 4 35,0% Claude Sonnet 5.5 55,0%
#24von 44 Verifiziert

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Quelle ↗Außerdem: Verifiziert 86,4% (Vals AI own implementation)

GLM-5.3-Flash 91,2% Mistral Large 4 Kein Ergebnis Claude Sonnet 5.5 Kein Ergebnis
#19von 37 Verifiziert

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Quelle ↗

GLM-5.3-Flash 65,8% Mistral Large 4 Kein Ergebnis Claude Sonnet 5.5 Kein Ergebnis
#16von 27 Verifiziert

Wofür Sie GLM-5.3-Flash Nutzen Sollten

Selbst gehostete & private Bereitstellungen

GLM-5.3-Flash ist Open-Weight unter der MIT-Lizenz. Betreiben Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder in einer Private Cloud, um Daten in Ihrer Umgebung zu halten oder es mit proprietären Datensätzen feinabzustimmen.

Kostenbewusster Betrieb eines großen Modells

Nur 18B seiner 320B Parameter sind pro Token aktiv, was den Rechenaufwand pro Anfrage im Vergleich zu einem dichten Modell derselben Gesamtgröße senkt.

Langdokument- & Codebase-Analyse

Mit einem Kontextfenster von 1 Million Token kann es ganze Repositories, lange Verträge oder umfangreiche Verläufe in einer einzigen Anfrage verarbeiten.

Stärken und Einschränkungen

Stärken

  • Offene Gewichte unter der MIT-Lizenz
  • Mixture-of-Experts-Design mit 18B aktiven Parametern
  • Selbst gehostete und datenprivate Bereitstellungen
  • Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1 M Kontext)

Einschränkungen

  • Das Selbst-Hosten eines Modells mit 320B Parametern erfordert viel GPU-Speicher

In FlowHunt nutzen

Nutzen Sie GLM-5.3-Flash in jedem Flow, neben Ihren eigenen Tools und Wissensquellen.

  1. 1Öffnen Sie einen Flow oder erstellen Sie einen aus einer Vorlage
  2. 2Fügen Sie eine AI-Agent- oder Generator-Komponente hinzu
  3. 3Wählen Sie GLM-5.3-Flash in der Modellauswahl

Verwandte KI-Modelle

Über Zhipu (Z.AI) Beijing, China · Gegründet 2019 · z.ai

Zhipu AI, auch unter dem Namen Z.ai bekannt, ist ein KI-Unternehmen mit Sitz in Peking, das 2019 als Ausgründung aus der Forschung der Tsinghua-Universität gegründet wurde. Es entwickelt die Modellfamilie GLM.

z.ai ↗

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Häufig gestellte Fragen