Qu'est-ce que GLM-5.3-Flash ?

GLM-5.3-Flash est un modèle d'IA de niveau avancé développé par Zhipu (Z.AI) et publié en août 2026. C'est un modèle de type mélange d'experts de 320B paramètres au total, dont 18B actifs.

GLM-5.3-Flash est-il open-source ou open-weight ?

GLM-5.3-Flash est un modèle à poids ouverts publié sous licence MIT. Ses poids sont disponibles publiquement pour téléchargement, auto-hébergement et réglage fin. Notez que « open-weight » n'est pas équivalent à « open-source » : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.

Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5.3-Flash ?

GLM-5.3-Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, suffisamment grande pour contenir des bases de code entières, de longs documents techniques ou des sessions agentiques étendues sans troncature.

GLM-5.3-Flash est-il disponible dans FlowHunt ?

Oui — GLM-5.3-Flash est directement disponible dans FlowHunt. Vous pouvez l'utiliser pour créer des agents IA, des workflows automatisés, des chatbots et des pipelines de traitement documentaire sans configuration supplémentaire.

Zhipu (Z.AI) Advanced Poids ouverts Disponible dans FlowHunt

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash est un modèle d’IA de niveau avancé de Zhipu (Z.AI), publié en août 2026. C’est un modèle à poids ouverts de type mélange d’experts, de 320B paramètres au total dont 18B actifs, publié sous licence MIT. La fenêtre de contexte est de 1 million de tokens.

Avec 18B paramètres actifs par token sur 320B au total, GLM-5.3-Flash maintient le calcul par token bien en dessous de ce que laisse penser sa taille totale. La licence MIT permet l’auto-hébergement, le réglage fin et l’usage commercial sans frais d’API par token.

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Benchmarks

Chaque score n'apparaît qu'une fois, avec son rang parmi les modèles suivis et l'indication de qui l'a mesuré.

Comparé aux modèles de niveau Advanced sur la même échelle

GLM-5.3-Flashce modèle
Mistral Large 4ce modèle est en tête sur 4 sur 4
Claude Sonnet 5.5ce modèle est en tête sur 0 sur 4

Vérifié évaluateur indépendant, compte pour le classement

Général

AA Intelligence Index

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

Source ↗

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

#15sur 45 Vérifié

Programmation

DeepSWE

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

Source ↗

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

#9sur 17 Vérifié

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Source ↗

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

#6sur 22 Vérifié

Agents

Terminal-Bench 4.0

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

Source ↗

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

#12sur 36 Vérifié

Raisonnement

Humanity's Last Exam

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

Source ↗

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

#24sur 44 Vérifié

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Source ↗Aussi : Vérifié 86,4% (Vals AI own implementation)

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

#19sur 37 Vérifié

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Source ↗

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

#16sur 27 Vérifié

À quoi utiliser GLM-5.3-Flash

Déploiements auto-hébergés et privés

GLM-5.3-Flash est à poids ouverts sous licence MIT. Exécutez-le sur votre propre matériel GPU ou dans votre cloud privé pour garder les données dans votre environnement ou l'affiner sur des jeux de données propriétaires.

Service économique d'un grand modèle

Seuls 18B de ses 320B paramètres sont actifs par token, ce qui réduit le calcul nécessaire à chaque requête par rapport à un modèle dense de même taille totale.

Analyse de longs documents et de bases de code

Avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, il peut ingérer des dépôts entiers, de longs contrats ou de longs historiques en une seule requête.

Points forts et limites

Points forts

Poids ouverts sous licence MIT
Architecture Mixture-of-Experts avec 18B paramètres actifs
Déploiements auto-hébergés et respectueux de la confidentialité des données
Très longs documents et grandes bases de code (1M de contexte)

Limites

L'auto-hébergement d'un modèle de 320B paramètres nécessite beaucoup de mémoire GPU

Utilisez-le dans FlowHunt

Utilisez GLM-5.3-Flash dans n'importe quel flow, aux côtés de vos propres outils et sources de connaissances.

1Ouvrez un flow ou créez-en un à partir d'un modèle
2Ajoutez un composant AI Agent ou Generator
3Choisissez GLM-5.3-Flash dans le sélecteur de modèle

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Modèles d'IA associés

À propos de Zhipu (Z.AI) Beijing, China · Fondé 2019 · z.ai

Zhipu AI, aussi présentée sous la marque Z.ai, est une entreprise d'IA basée à Pékin, fondée en 2019 comme émanation de la recherche de l'université Tsinghua. Elle développe la famille de modèles GLM.

z.ai ↗

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Comparez tous les modèles suivis sur des benchmarks de programmation, d'agents et de raisonnement, chaque score étant indiqué comme vérifié ou autodéclaré.

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Questions fréquemment posées

: GLM-5.3-Flash est un modèle d'IA de niveau avancé développé par Zhipu (Z.AI) et publié en août 2026. C'est un modèle de type mélange d'experts de 320B paramètres au total, dont 18B actifs.
: GLM-5.3-Flash est un modèle à poids ouverts publié sous licence MIT. Ses poids sont disponibles publiquement pour téléchargement, auto-hébergement et réglage fin. Notez que « open-weight » n'est pas équivalent à « open-source » : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.
: GLM-5.3-Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, suffisamment grande pour contenir des bases de code entières, de longs documents techniques ou des sessions agentiques étendues sans troncature.
: Oui — GLM-5.3-Flash est directement disponible dans FlowHunt. Vous pouvez l'utiliser pour créer des agents IA, des workflows automatisés, des chatbots et des pipelines de traitement documentaire sans configuration supplémentaire.

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