Laster katalogen …
Laster katalogen …
Z.ais innebygd multimodale mixture-of-experts-modell med kontekstvindu på over 1 million token og obligatorisk resonnering.
Oversikt. GLM-5.3-Flash er en innebygd multimodal mixture-of-experts-modell fra Z.ai, lansert i august 2026 under MIT-lisens. Den har totalt 320 milliarder parametere, men aktiverer bare 18 milliarder parametere per token, ved hjelp av en hybrid arkitektur med sparsom og lineær oppmerksomhet. Modellen tar imot tekst, bilder og video som inndata og har et kontekstvindu på litt over én million token. Utviklere som jobber med lange dokumenter, store kodebaser eller blandet medieinnhold, får et romslig arbeidsvindu uten å trenge en spesialisert langkontekst-variant.
Viktigste styrker. mixture-of-experts-designet sender hvert token gjennom 8 av 288 eksperter pluss én felles ekspert, noe som gir GLM-5.3-Flash arbeidsminnet til en langt større tett modell – men med bare en brøkdel av de totale parameterne aktivert. Den er den første modellen i GLM-5-familien som er bygget for innebygd forståelse av bilder og video ved siden av tekst, i stedet for å legge til visjon via en separat adapter. Hvert svar produseres gjennom et obligatorisk internt resonneringstrinn (resonneringsnivå satt til maksimum som standard), noe som prioriterer dybde i analysen fremfor rå svartid.
Når du bør bruke den. Bruk GLM-5.3-Flash når en oppgave virkelig trenger kontekstvinduet på over én million token – store kodebaser, lange transkripsjoner eller analyse av flere dokumenter – kombinert med bilder eller video i samme forespørsel. Det obligatoriske resonneringstrinnet gjør den egnet for oppgaver med mange steg eller agentiske oppgaver der det å få riktig svar betyr mer enn å spare millisekunder på svartiden. Den er ikke modellen å velge når oppgaven er en kort, svartidskritisk utveksling, siden resonneringstrinnet kjøres på hver eneste forespørsel.
Begrensninger. Utdata er begrenset til 131 072 token selv om inndatakonteksten strekker seg forbi én million, så svært lange genereringer må fortsatt deles opp. Modellen har verken lydinndata eller lydutdata, og Z.ai har ikke oppgitt når treningsdataene slutter for denne utgivelsen. Siden resonnering er obligatorisk og ikke valgfri, kan den ikke slås av for brukstilfeller som bare trenger et raskt svar uten resonnering.
Suverenitetsnotat. GLM-5.3-Flash betjenes for øyeblikket gjennom Fireworks-endepunktet som et kommersielt API. Ingen funn bekrefter modellskaperens jurisdiksjon, CLOUD Act-eksponering, policy for trening på inndata eller datalokasjon for endepunktet, og ingen suverenitetspåstand kan gjøres før denne informasjonen er verifisert.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 0,13 / 0,45€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,25 / 0,50€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,13 / 0,45€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,13 / 0,45€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,13 / 0,45€ | Tilkoblet |
15 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Eksplisitt verktøykall er kjernekravet for applikasjonsarkitekturer med funksjonskall.
Et kontekstvindu på 1 048 576 token er ledende i klassen for å opprettholde sammenheng på tvers av svært lange dokumenter.
Det svært store kontekstvinduet gjør det mulig å oppsummere svært langt kildemateriale uten oppdeling i biter.
Et kontekstvindu på 1M token støtter spørsmål og svar over fullstendige lange dokumenter uten avkorting basert på henting.
Innebygd verktøykall kombinert med et kontekstvindu på 1M token er godt egnet til behandlingskjeder for henting og generering (RAG) som trenger inntak av store hentede kontekster.
Innebygd verktøykall kombinert med et kontekstvindu på 1M token gjør denne modellen godt egnet til å orkestrere arbeidsflyter med flere verktøy som trenger stor arbeidsminnekapasitet.
Innebygd verktøykall kombinert med et kontekstvindu på 1M token passer godt til agentisk koding på repositorynivå, men ingen SWE-Bench-skår eller tilsvarende er tilgjengelig for å bekrefte kvaliteten.
Et kontekstvindu på 1M token gjør det mulig å gjennomgå svært store kodebaser i én enkelt gjennomgang, men ingen kodespecifikke referansemålinger er publisert ennå.
Et kontekstvindu på 1M token kan romme flere fullstendige artikler samtidig, noe som er nyttig for arbeidsflyter med litteraturgjennomgang.
Verktøykall støtter agentiske løkker, men ingen referansemålinger for resonnering eller utvidet tenkning er publisert for å bekrefte planleggingsdybden.
Det store kontekstvinduet støtter syntese av mange lange kilder samtidig, men ingen referansemålinger for resonnering er publisert for å bekrefte syntesekvaliteten.
Det store kontekstvinduet og verktøykall støtter søkeoppgaver i nærheten av RAG, men ingen hentingsspesifikke referansemålinger er tilgjengelige.
Ingen bildebehandlingsegenskap er dokumentert; OCR krever støtte for bildeinndata, noe denne modellen mangler.
Ingen bildebehandlingsegenskap er oppgitt for denne modellen, noe som utelukker bildebaserte spørsmål og svar.
Ingen bildebehandlingsegenskap er oppgitt, så uttrekk fra diagrambilder støttes ikke.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet 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 – nivået forespørselen ble betjent på