Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
Z.ai's indbyggede multimodale Mixture-of-Experts-model med et kontekstvindue på over 1 mio. tokens og obligatorisk ræsonnering.
Oversigt. GLM-5.3-Flash er en indbygget multimodal Mixture-of-Experts-model fra Z.ai, udgivet i august 2026 under en MIT-licens. Den kombinerer et samlet fodaftryk på 320 milliarder parametre med kun 18 milliarder aktive parametre per token ved hjælp af en hybrid sparse-and-linear attention-arkitektur. Modellen accepterer tekst, billeder og video som inddata med et kontekstvindue på lidt over en million tokens. Udviklere, der arbejder med lange dokumenter, store kildekoder eller blandede medietyper, får en bred arbejdskontekst uden behov for en specialiseret long-context-variant.
Vigtigste styrker. Mixture-of-Experts-designet sender hver token gennem 8 ud af 288 eksperter plus en delt ekspert, hvilket giver GLM-5.3-Flash en arbejdshukommelse som en langt større dense-model, mens den kun aktiverer en brøkdel af sine samlede parametre. Det er den første model i GLM-5-serien, der er bygget til indbygget billed- og videoforståelse sammen med tekst, fremfor at tilføje syn via en separat adapter. Hvert svar produceres gennem en obligatorisk intern ræsonneringsrunde (ræsonneringsniveau er som standard sat til maksimum), hvilket prioriterer dybden i analysen over rå hastighed.
Anvendelsesområder. Vælg GLM-5.3-Flash, når en opgave reelt kræver dens kontekstvindue på over en million tokens — såsom store kildekoder, lange transskriptioner eller analyse af mange dokumenter — kombineret med billed- eller videoinddata i samme forespørgsel. Dens obligatoriske ræsonneringstrin gør den velegnet til agentiske opgaver med mange trin, hvor det er vigtigere at få det rigtige svar end at spare millisekunder på svartiden. Det er ikke modellen til korte, svartidskritiske udvekslinger, da ræsonneringsrunden kører ved hvert kald.
Begrænsninger. Uddata er begrænset til 131.072 tokens, selvom inddatakonteksten strækker sig over en million, så meget lange genereringer skal stadig deles op. Modellen har hverken lyd som inddata eller uddata, og Z.ai har ikke oplyst, hvor træningsdataene slutter for denne udgivelse. Da ræsonnering er obligatorisk fremfor valgfri, kan det ikke slås fra til anvendelsesområder, der kun har brug for en hurtig gennemgang uden ræsonnering.
Bemærkning om suverænitet. GLM-5.3-Flash betjenes i øjeblikket gennem Fireworks-endepunktet som et kommercielt API drevet af leverandøren. Der foreligger ingen resultater, der bekræfter modelskaberens jurisdiktion, om de er underlagt CLOUD Act, deres politik for ingen træning på dine data eller endepunktets dataplacering. Derfor kan der ikke gives garantier om suverænitet, før disse oplysninger er verificeret.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 0,15 / 0,54€ | Online | |||
| L1 | 0,18 / 0,45€ | Online | |||
| L1 | 0,25 / 0,50€ | Online | |||
| L0 | 0,14 / 0,45€ | Online | |||
| L0 | 0,14 / 0,45€ | Online | |||
| L0 | 0,14 / 0,45€ | Online |
15 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Eksplicit egenskab til værktøjskald er kernekravet for app-arkitekturer med funktionskald.
Et kontekstvindue på 1.048.576 tokens er førende i sin klasse til at opretholde sammenhæng i meget lange dokumenter.
Det ekstremt store kontekstvindue gør det muligt at opsummere meget langt kildemateriale uden opdeling i mindre stykker.
Kontekst på 1 million tokens understøtter spørgsmål og svar over hele lange dokumenter uden trunkering baseret på søgning.
Værktøjskald og et kontekstvindue på 1 million tokens er velegnet til RAG-behandlingskæder, der kræver indlæsning af store mængder hentet kontekst.
Indbygget understøttelse af værktøjskald kombineret med et kontekstvindue på 1 million tokens gør denne model stærk til at styre arbejdsflow med flere værktøjer, der kræver en stor arbejdshukommelse.
Værktøjskald kombineret med et kontekstvindue på 1 million tokens er velegnet til agentisk koding i stor skala, selvom der ikke foreligger en SWE-Bench eller lignende score til at bekræfte kvaliteten.
Et kontekstvindue på 1 million tokens gør det muligt at gennemgå meget store kodebaser på én gang, selvom der endnu ikke er offentliggjort kodespecifikke benchmarks.
Et kontekstvindue på 1 million tokens kan indeholde flere komplette forskningsartikler samtidigt, hvilket er nyttigt til arbejdsflow med litteraturgennemgang.
Værktøjskald understøtter agentiske loops, men der er ikke offentliggjort benchmarks for ræsonnering eller udvidet tænkning, der kan bekræfte planlægningsdybden.
Det store kontekstvindue og værktøjskald understøtter søgeopgaver relateret til RAG, selvom der ikke er nogen søgespecifik benchmark tilgængelig.
Det store kontekstvindue understøtter syntese af mange lange kilder på én gang, selvom der ikke er offentliggjort benchmarks for ræsonnering til at bekræfte kvaliteten af syntesen.
Ingen billedforståelse dokumenteret; OCR kræver billeder som inddata, hvilket denne model mangler.
Der er ikke angivet nogen billedforståelse for denne model, hvilket udelukker billedbaserede spørgsmål og svar.
Der er ikke angivet nogen billedforståelse, så udtrækning fra diagrambilleder understøttes ikke.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "zai-org/glm-5-3-flash",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på