GLM-5.3-Flash

厂家 / 系列
智谱GLM
上下文
1M
输入价
$0.075 / 百万 tokens
输出价
$0.25 / 百万 tokens
许可
开源

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智谱 2026 年 8 月 26 日发布的原生多模态模型,也是 GLM-5 系列首个把视觉能力做进底座的版本:320B 总参、18B 激活,采用稀疏 + 线性注意力的混合架构并引入流形约束超连接(mHC),相较 GLM-5.3 计算量降低约 3.01 倍、KV 缓存需求降低约 4.44 倍,可跑在国产芯片集群上。因为能主动观察界面渲染与交互反馈,它在「视觉编程」上尤其好用——按截图复刻 UI、生成后自查效果再迭代;同时把能力延伸到 Office 文档创作与金融研报工作流。官方称在 Artificial Analysis 智能指数上得 57 分,与 Claude Opus 4.8 持平而价格约为其 1/40。权重以 MIT 协议开放,API 现价为限时五折的 $0.075/$0.25 每百万 token。

模态
多模态
参数量
320B (MoE,激活 18B)
许可说明
开源 · MIT

能力

  • GLM-5 系列首个原生多模态模型,接受视频、图像、文本与文件输入
  • 视觉编程:能「看」界面渲染结果并迭代修改
  • 100 万 token 上下文,最大输出 128K token
  • Office 文档生成(PPTX / PDF / DOCX / XLSX)与金融研究工作流
  • MIT 协议开放权重,可自由商用
  • reasoning_effort 三档推理深度控制

基准测试

分数按各测试原始量表列示,不同测试之间不作百分比换算。

测试项目得分量表
Terminal Bench 2.184.3/ 100
Deep SWE63.4/ 100
HLE55.3/ 100

版本历史

  1. 2026-08

    上下文 1M输入 $0.075 / 百万 tokens输出 $0.25 / 百万 tokens
    • 首次发布,GLM-5 系列首个原生多模态模型
    • 混合稀疏 + 线性注意力架构,计算量降低约 3.01 倍
    • 扩展至 Office 文档与金融研究工作流

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