GLM-5.3-Flashफ्रंटियर इंटेलिजेंस, ओपन वेट्स
GLM-5.3-Flash Z.ai का open-weights फ्रंटियर मॉडल है, जो 26 अगस्त 2026 को MIT लाइसेंस के तहत रिलीज़ हुआ। यह Artificial Analysis के Intelligence Index पर Claude Opus 4.8 के बराबर स्कोर करता है — 1,310,720-token संदर्भ विंडो, native text, image और video इनपुट, और 320B-parameter MoE जो सिर्फ 18B एक्टिवेट करता है। इसे Felo AI Search पर आज़माएँ, या Felo API के ज़रिए कॉल करें।
Felo AI Search और Felo API पर उपलब्ध
मॉडल कार्ड
एक नज़र में GLM-5.3-Flash
- लाइसेंस
- MIT · ओपन वेट्स
- पैरामीटर
- 320B टोटल · 18B एक्टिव
- संदर्भ विंडो
- 1.31M टोकन
- मैक्स आउटपुट
- 48K टोकन
- इनपुट
- टेक्स्ट · इमेज · वीडियो
57
Intelligence Index
Artificial Analysis · Claude Opus 4.8 के बराबर
1M
संदर्भ विंडो
1,310,720 टोकन इनपुट
48K
मैक्स आउटपुट
प्रति रिस्पॉन्स 48,000 टोकन
MIT
लाइसेंस
MIT · ओपन वेट्स
आर्किटेक्चर को क्या अलग बनाता है
Z.ai ने GLM-5 सीरीज़ को hybrid attention डिज़ाइन के इर्द-गिर्द दोबारा बनाया है, ताकि टॉप-टियर इंटेलिजेंस को सर्व करना व्यावहारिक बन सके।
हाइब्रिड Sparse + Linear Attention
पहला open frontier मॉडल जो sparse और linear attention को जोड़ता है। हल्का IndexPool index cache को चौथाई आकार में रखता है और Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) स्केलिंग को बढ़ाते हैं — GLM-5.3 से लगभग 3× कम attention compute और 4.4× छोटा KV cache, और लंबे संदर्भ में भी सटीकता कायम।
ओपन वेट्स, MIT लाइसेंस
पूरे वेट्स MIT लाइसेंस के तहत प्रकाशित किए गए हैं। इसे self-host करें, fine-tune करें, या Z.ai या OpenRouter पर इसे होस्ट करने वाले 10+ providers में से किसी के ज़रिए डिप्लॉय करें।
पहला natively multimodal GLM-5
30T-token multimodal corpus पर ट्रेन हुआ, यह text, images और video को सीधे पढ़ता है — कोई अलग vision pipeline नहीं, कई मॉडल्स को जोड़ने की ज़रूरत नहीं।
Frontier काम, Flash परफ़ॉर्मेंस
320B-parameter MoE जो प्रति टोकन सिर्फ 18B एक्टिवेट करता है, वह frontier-लेवल का काम agent स्पीड पर पूरा करता है।
Claude Opus 4.8 के बराबर
Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5.3-Flash के लिए 57, Claude Opus 4.8 के लिए 57। Agentic Index: 58 — Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 और GPT-5.6 Sol से ऊपर।
Coding और Agents के लिए बना
Z.ai Code Bench (max effort): 29.0, जबकि Claude Opus 4.8 का 29.5। DeepSWE v1.1: 63.4 — GLM-5.2 से 17.2 पॉइंट ऊपर।
एक ही रिक्वेस्ट में Text, Images, Video
1,310,720-token संदर्भ विंडो natively multimodal इनपुट के साथ। Chartography: 78.0 बनाम DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp का 64.3; MVBench: 77.8 बनाम 69.4।
एक सेकंड से भी तेज़ रिस्पॉन्स
OpenRouter के providers ने 0.55s मीडियन first-token टाइम और लगभग 134 tokens/s की पीक थ्रूपुट मापी है, और चुनने के लिए 10+ providers उपलब्ध हैं।
GLM-5.3-Flash बनाम टॉप फ्रंटियर मॉडल्स
Z.ai मॉडल कार्ड के ऑफिशियल नतीजे: GLM-5.2, DeepSeek-V4-Vision-Exp, Opus 4.8, GPT-5.6 Terra और Gemini 3.7 Flash के मुकाबले GLM-5.3-Flash, अगस्त 2026। जितना ज़्यादा बेहतर — बोल्ड यानी हर पंक्ति का सबसे अच्छा स्कोर।
बेंचमार्क
GLM-5.3-Flash
GLM-5.2
DeepSeek-V4-Vision-Exp
Opus 4.8
GPT-5.6 Terra
Gemini 3.7 Flash
कोडिंग
Terminal Bench 2.1
84.3
81.0
83.9
85.0
87.4
85.8
DeepSWE v1.1
63.4
46.2
59.3
58.0
69.6
65.3
NL2Repo
56.3
48.9
57.7
69.7
-
-
एजेंटिक
Toolathlon Verified
78.4
59.9
75.9
76.2
74.9
-
AutomationBench v1.0.6
48.8
26.2
38.8
41.0
37.2
52.3
Agents' Last Exam
26.3
20.4
27.3
27.0
28.0
-
HLE w/ Tools
55.3
54.7
55.1
57.9
-
-
GDPval-AA v2
1773
1504
1675
1582
1571
1527
विज़न
OfficeQA Pro
62.4
-
57.9
48.9
-
-
CharXiv Reasoning w/ Tools
89.4
-
80.4
89.9
88.0
88.7
Chartography w/ Tools
78.0
-
64.3
75.0
68.0
65.0
BabyVision
53.4
-
35.1
46.8
61.6
70.9
MVbench
77.8
-
69.4
67.1
75.0
82.2
MMVU
80.5
-
72.7
67.4
75.8
82.3
स्रोत: Z.ai का ऑफिशियल मॉडल कार्ड, अगस्त 2026। Self-reported; evaluation setup के हिसाब से नतीजे अलग हो सकते हैं।
Z.ai Code Bench (max effort): 29.0 बनाम Claude Opus 4.8 का 29.5 · Artificial Analysis Agentic Index: 58, Claude Opus 4.8 से ऊपर
Z.ai की घोषणा पढ़ेंGLM-5.3-Flash तीसरे पक्ष की रैंकिंग में
DesignArena पर फ्रंटएंड डिज़ाइन स्किल और Artificial Analysis के Pareto फ्रंटियर पर वैल्यू।
DesignArena — ओवरऑल फ्रंटएंड (नॉन-एजेंटिक)
DesignArena के फ्रंटएंड Elo पर GLM-5.3-Flash 1348 और 1345 के साथ पहुँचता है — कुल मिलाकर 5वाँ और 6वाँ स्थान, Kimi K3, GPT-5.6 Sol और Claude Opus 5 से पीछे, और GLM-5.2, Gemini 3.7 Flash और Claude Sonnet 5 से आगे।
स्रोत: DesignArena by Intelligence · Elo Rating · All Models
Artificial Analysis — लागत-प्रदर्शन Pareto फ्रंटियर
Intelligence Index पर 57 पॉइंट, प्रति टास्क $0.045 — GLM-5.3-Flash GPT-5.6 Sol (max) और Claude Opus 5 (max) के साथ Pareto फ्रंटियर पर है, उनकी लागत के एक छोटे हिस्से में।
स्रोत: Artificial Analysis, 26 अगस्त 2026 को अपडेट किया गया
टेक्निकल स्पेसिफिकेशन्स
अपने खुद के workflows में GLM-5.3-Flash इस्तेमाल करते समय जो बातें सबसे अहम हैं।
संदर्भ और आउटपुट
1,310,720 टोकन इनपुट (1M+ संदर्भ)
48,000 टोकन मैक्स आउटपुट
आर्किटेक्चर
320B टोटल / 18B एक्टिव Mixture-of-Experts, 45 लेयर्स। IndexPool और Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) के साथ hybrid sparse + linear attention।
लाइसेंस और वेट्स
MIT-licensed ओपन वेट्स, 30T-token multimodal corpus पर ट्रेन।
स्पीड
OpenRouter providers पर 0.55s मीडियन first-token लेटेंसी और लगभग 134 tokens/s की पीक थ्रूपुट (अगस्त 2026 में मापी गई)।
उपलब्धता
Felo AI Search और Felo API पर लाइव है, साथ ही Z.ai platform और 10+ OpenRouter providers के ज़रिए भी।
मोडैलिटीज़
Native text, image और video इनपुट के साथ text आउटपुट — GLM-5 सीरीज़ का पहला natively multimodal मॉडल।
एक मॉडल, हर तरह का इनपुट
कोई अलग pipelines या जोड़े गए मॉडल्स नहीं — GLM-5.3-Flash text, images और video को natively पढ़ता है।
टेक्स्ट और कोड
लंबे documents, codebases और structured data को एक ही पास में पढ़ता है — DeepSWE v1.1 पर 63.4, Terminal-Bench 2.1 पर 84.3।
इमेज और चार्ट्स
Screenshots, charts और diagrams डालें और grounded जवाब पाएँ: Chartography 78.0 बनाम DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp का 64.3; OfficeQA-Pro 62.4% बनाम Claude Opus 4.8 का 48.9%।
वीडियो
Text और images के साथ-साथ video का विश्लेषण करें: MVBench 77.8%, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp के 69.4% से आगे।
GLM-5.3-Flash कौन इस्तेमाल करता है
अकेले developers से लेकर अपनी inference चलाने वाली टीमों तक — GLM-5.3-Flash coding, research और multimodal काम एक ही open मॉडल में कवर करता है।
एजेंटिक कोडिंग
DeepSWE v1.1 पर 63.4 और AutomationBench v1.0.6 पर 48.8 इसे coding agents, multi-file edits और लंबी call chains के लिए मज़बूत विकल्प बनाते हैं।
लंबी अवधि वाला Agent काम
Toolathlon 78.4 और 1.31M-token विंडो मिलकर एक ही सेशन को कई steps तक बिना संदर्भ गंवाए चालू रखती हैं।
Multimodal रिसर्च
एक ही रिक्वेस्ट में documents, screenshots, charts और video frames जोड़कर sources के साथ structured जवाब निकालें।
वीडियो और विज़ुअल विश्लेषण
MVBench 77.8 और Chartography 78.0 video समझ, चार्ट पढ़ने और document layout analysis को कवर करते हैं।
Self-hosted डिप्लॉयमेंट
MIT लाइसेंस और सिर्फ 18B active पैरामीटर का मतलब है कि आप data-sensitive या fine-tuned workflows के लिए वेट्स खुद चला सकते हैं।
Felo Agents और Pipelines
Felo API के ज़रिए इसे कॉल करें और agents, automations और machine-readable tool pipelines बनाएँ।
GLM-5.3-Flash इस्तेमाल करने के दो तरीके
Felo AI Search पर इस्तेमाल करें
Felo AI Search खोलें और सवाल पूछें, AI से वेब सर्च करें और GLM-5.3-Flash से cited जवाब पाएँ।
Felo AI Search खोलेंFelo API को कॉल करें
Felo API की key लें, base URL सेट करें और मॉडल को Claude Code, Codex, Hermes Agent या अपने OpenAI-compatible agent से कॉल करें।
Felo API देखेंअक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GLM-5.3-Flash Z.ai का open-weights फ्रंटियर मॉडल है, जो 26 अगस्त 2026 को रिलीज़ हुआ। यह 320B-पैरामीटर का Mixture-of-Experts मॉडल है जिसमें सिर्फ 18B पैरामीटर एक्टिव रहते हैं, 1,310,720-token की संदर्भ विंडो है, text, image और video का native इनपुट है, और hybrid sparse-plus-linear attention इस्तेमाल होती है। यह MIT लाइसेंस के तहत मिलता है।
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Z.ai का ओपन फ्रंटियर मॉडल — 1.31M-token संदर्भ, native multimodal इनपुट और agent-class coding एक ही जगह।
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