GLM-5.3-Flash là gì?

GLM-5.3-Flash là mô hình AI hạng Nâng cao do Zhipu (Z.AI) phát triển và phát hành vào tháng 8 năm 2026. Đây là mô hình mixture-of-experts với tổng cộng 320B tham số và 18B tham số hoạt động.

GLM-5.3-Flash là mã nguồn mở hay trọng số mở?

GLM-5.3-Flash là mô hình trọng số mở được phát hành theo giấy phép MIT. Trọng số của nó được công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công khai đầy đủ.

Cửa sổ ngữ cảnh của GLM-5.3-Flash là bao nhiêu?

GLM-5.3-Flash hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M token, đủ lớn để chứa toàn bộ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài hoặc các phiên tác nhân mở rộng mà không bị cắt ngắn.

GLM-5.3-Flash có sẵn trong FlowHunt không?

Có — GLM-5.3-Flash có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và quy trình xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.

Zhipu (Z.AI) Advanced Trọng số mở Có trong FlowHunt

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash là mô hình AI hạng Nâng cao của Zhipu (Z.AI), phát hành vào tháng 8 năm 2026. Đây là mô hình mixture-of-experts trọng số mở với tổng cộng 320B tham số và 18B tham số hoạt động, được phát hành theo giấy phép MIT. Cửa sổ ngữ cảnh là 1M token.

Xem thêm

Với 18B tham số hoạt động cho mỗi token trên tổng số 320B, GLM-5.3-Flash giữ lượng tính toán cho mỗi token thấp hơn nhiều so với những gì tổng kích thước của nó gợi ý. Giấy phép MIT cho phép tự lưu trữ, tinh chỉnh và sử dụng thương mại mà không phải trả phí API theo token.

Dùng thử trong FlowHunt Quay lại AI Leaderboard

Benchmark

Mỗi điểm số chỉ xuất hiện một lần, kèm thứ hạng trong các mô hình được theo dõi và bên đã đo điểm.

So với các mô hình cùng hạng Advanced trên cùng thang đo

GLM-5.3-Flashmô hình này
Mistral Large 4mô hình này dẫn đầu ở 4 trên 4
Claude Sonnet 5.5mô hình này dẫn đầu ở 0 trên 4

Đã xác minh bên đánh giá độc lập, được tính vào xếp hạng

Tổng thể

AA Intelligence Index

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

Nguồn ↗

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

#15trên 45 Đã xác minh

Lập trình

DeepSWE

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

Nguồn ↗

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

#9trên 17 Đã xác minh

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Nguồn ↗

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

#6trên 22 Đã xác minh

Agent

Terminal-Bench 4.0

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

Nguồn ↗

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

#12trên 36 Đã xác minh

Suy luận

Humanity's Last Exam

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

Nguồn ↗

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

#24trên 44 Đã xác minh

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Nguồn ↗Ngoài ra: Đã xác minh 86,4% (Vals AI own implementation)

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

#19trên 37 Đã xác minh

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Nguồn ↗

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

#16trên 27 Đã xác minh

Nên Sử dụng GLM-5.3-Flash Cho Việc Gì

Triển khai Tự lưu trữ & Riêng tư

GLM-5.3-Flash là mô hình trọng số mở theo giấy phép MIT. Chạy nó trên phần cứng GPU hoặc đám mây riêng của bạn để giữ dữ liệu trong môi trường của mình hoặc tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu độc quyền.

Phục vụ Mô hình Lớn Tiết kiệm Chi phí

Chỉ 18B trong tổng số 320B tham số được kích hoạt cho mỗi token, giúp giảm lượng tính toán cần thiết cho mỗi yêu cầu so với một mô hình dense có cùng tổng kích thước.

Phân tích Tài liệu Dài & Mã nguồn

Với cửa sổ ngữ cảnh 1M token, mô hình có thể tiếp nhận toàn bộ kho lưu trữ, hợp đồng dài hoặc lịch sử mở rộng trong một lời nhắc duy nhất.

Điểm mạnh và hạn chế

Điểm mạnh

Trọng số mở theo giấy phép MIT
Thiết kế mixture-of-experts với 18B tham số hoạt động
Triển khai tự lưu trữ và bảo mật dữ liệu
Tài liệu rất dài và mã nguồn lớn (1M ngữ cảnh)

Hạn chế

Tự lưu trữ mô hình 320B tham số đòi hỏi bộ nhớ GPU đáng kể

Dùng trong FlowHunt

Dùng GLM-5.3-Flash trong mọi luồng, cùng với công cụ và nguồn kiến thức của riêng bạn.

1Mở một luồng, hoặc tạo từ mẫu
2Thêm thành phần AI Agent hoặc Generator
3Chọn GLM-5.3-Flash trong bộ chọn mô hình

Dùng thử trong FlowHunt

Các Mô hình AI Liên quan

Về Zhipu (Z.AI) Beijing, China · Thành lập 2019 · z.ai

Zhipu AI, còn được định danh là Z.ai, là một công ty AI có trụ sở tại Bắc Kinh, thành lập năm 2019 như một nhánh tách ra từ nghiên cứu của Đại học Thanh Hoa. Công ty phát triển dòng mô hình GLM.

z.ai ↗

Xem Toàn bộ Bảng xếp hạng Mô hình AI

So sánh mọi mô hình được theo dõi trên các bài đánh giá về lập trình, tác tử và suy luận, mỗi điểm số đều được ghi rõ là đã xác minh hay do nhà phát triển tự công bố.

← Quay lại Bảng xếp hạng AI Dùng thử trong FlowHunt

Câu hỏi thường gặp

: GLM-5.3-Flash là mô hình AI hạng Nâng cao do Zhipu (Z.AI) phát triển và phát hành vào tháng 8 năm 2026. Đây là mô hình mixture-of-experts với tổng cộng 320B tham số và 18B tham số hoạt động.
: GLM-5.3-Flash là mô hình trọng số mở được phát hành theo giấy phép MIT. Trọng số của nó được công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công khai đầy đủ.
: GLM-5.3-Flash hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M token, đủ lớn để chứa toàn bộ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài hoặc các phiên tác nhân mở rộng mà không bị cắt ngắn.
: Có — GLM-5.3-Flash có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và quy trình xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.

GLM-5.3-Flash