Zhipu (Z.AI)FrontierOtwarte wagiDostępny w FlowHunt
GLM-5.3
GLM-5.3 to model AI poziomu Frontier, opracowany przez Zhipu (Z.AI) i wydany w sierpniu 2026 roku. Jako model o otwartych wagach ma publicznie dostępne wytrenowane wagi, więc możesz hostować go samodzielnie, dostrajać na własnych danych lub uruchamiać lokalnie bez zależności od API. Okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów jest wystarczająco duże, aby pomieścić całe bazy kodu, obszerne dokumenty techniczne lub długie sesje agentowe bez konieczności przycinania.
Czytaj więcejPokaż mniej
GLM-5.3 korzysta z tego samego modelu bazowego co GLM-5.2, więc każdy postęp pochodzi z post-trainingu. Z.ai twierdzi, że jest znacznie lepszy od GLM-5.2 w złożonym programowaniu i zadaniach długohoryzontowych oraz że jego możliwości cybernetyczne rozwijały się szybciej, niż oczekiwano, w miarę skalowania post-trainingu, z największymi postępami w zadaniach eksploatacji. Wagi są opublikowane na niestandardowej licencji GLM-5.3, a Z.ai wymienia SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers i Unsloth wśród obsługiwanych sposobów uruchamiania modelu lokalnie.
Graduate-level science questions that search cannot answer.
Źródło ↗Także: Zweryfikowane 88,1% (Vals AI own implementation)
GLM-5.391,7%GPT-6.1 Sol—Brak wynikuClaude Opus 5.5—Brak wyniku
#17z 37Zweryfikowane
Do czego używać GLM-5.3
Inżynieria oprogramowania
Z.ai przedstawia GLM-5.3 jako model o otwartych wagach do złożonego programowania i długohoryzontowych zadań agentowych, co jest mocnym wyborem dla zespołów, które chcą modelu programistycznego możliwego do hostowania we własnym zakresie.
Badania nad bezpieczeństwem
Z.ai podaje mocne wyniki w benchmarkach wykrywania i eksploatacji podatności, co czyni model istotnym dla defensywnych badań nad bezpieczeństwem.
Hostowanie własne i prywatne wdrożenia
GLM-5.3 ma otwarte wagi. Uruchom go na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby zachować dane w swoim środowisku, uniknąć kosztów API za tokeny przy dużej skali lub dostroić go na własnych zestawach danych.
Analiza długich dokumentów i baz kodu
Dzięki oknu kontekstowemu o pojemności 1 miliona tokenów GLM-5.3 może przetworzyć całe repozytoria, długie umowy lub rozbudowane historie pracy w jednym promptcie.
Mocne strony i ograniczenia
Mocne strony
+Złożone programowanie i długohoryzontowe zadania agentowe
+Możliwości cybernetyczne, w tym wykrywanie i eksploatacja podatności
+Hostowanie własne i wdrożenia chroniące dane (otwarte wagi)
+Regulowany wysiłek rozumowania (low, high lub max)
+Bardzo długie dokumenty i duże bazy kodu (kontekst 1M)
Ograniczenia
−Niestandardowa licencja GLM-5.3 zamiast standardowej licencji open-source
Użyj w FlowHunt
Używaj GLM-5.3 w dowolnym flow, obok własnych narzędzi i źródeł wiedzy.
O Zhipu (Z.AI)Beijing, China · Założony 2019 · z.ai
Zhipu AI, występująca też pod marką Z.ai, to pekińska firma zajmująca się sztuczną inteligencją, założona w 2019 roku jako spin-off badań Uniwersytetu Tsinghua. Rozwija rodzinę modeli GLM.
Porównaj wszystkie śledzone modele w benchmarkach programowania, agentów i rozumowania, z każdym wynikiem oznaczonym jako zweryfikowany lub podany przez producenta.
GLM-5.3 to model AI poziomu Frontier, opracowany przez Zhipu (Z.AI) i wydany w sierpniu 2026 roku. Jest zbudowany na tym samym modelu bazowym co GLM-5.2, a postępy pochodzą z post-trainingu.
GLM-5.3 to model o otwartych wagach (open-weight). Jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania, samodzielnego hostowania i dostrajania. Jest wydany na niestandardowej licencji GLM-5.3, a nie na standardowej licencji open-source, więc przed użyciem komercyjnym sprawdź warunki licencji.
GLM-5.3 obsługuje okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów, wystarczająco duże, aby pomieścić całe bazy kodu, obszerne dokumenty techniczne lub długie sesje agentowe bez konieczności przycinania.
Tak — GLM-5.3 jest bezpośrednio dostępny w FlowHunt. Możesz go używać do tworzenia agentów AI, zautomatyzowanych przepływów pracy, chatbotów i potoków przetwarzania dokumentów bez dodatkowej konfiguracji.
Zgoda na Pliki Cookie Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.