В чём разница между GLM-5.3-Flash и GLM-5.2?

GLM-5.3-Flash превосходит GLM-5.2 за счёт гибридного внимания (разреженное + линейное): примерно в 3× меньше вычислений внимания и в 4.4× меньший KV cache — именно поэтому контекст на 1.31M токенов работает на скорости класса Flash. Улучшились и все бенчмарки: DeepSWE v1.1 с 46.2 до 63.4, Toolathlon с 59.9 до 78.4.

Как GLM-5.3-Flash соотносится с Claude Opus 4.8?

На Индексе интеллекта Artificial Analysis они на одном уровне (по 57), а Агентный индекс GLM-5.3-Flash (58) выше, чем у Claude Opus 4.8. На Z.ai Code Bench они почти равны (29.0 против 29.5), но GLM-5.3-Flash уступает на NL2Repo (56.3 против 69.7).

Что за гибридная архитектура внимания?

GLM-5.3-Flash сочетает разреженное внимание с линейным: IndexPool сжимает индексный кэш до четверти размера, а Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) улучшают масштабирование. Z.ai сообщает о примерно 3× меньших вычислениях внимания и в 4.4× меньшем KV cache по сравнению с GLM-5.3 — именно поэтому контекст на 1.31M токенов работает на скорости класса Flash.

Могу ли я запустить её сам?

Да — веса распространяются по лицензии MIT, и их можно бесплатно развернуть на собственных серверах. Всего 18B активных параметров на токен делают модель сравнительно легкой в обслуживании на инференс-движке Z.ai на базе SGLang, а также вы можете воспользоваться 10+ управляемыми провайдерами на OpenRouter.

Где можно использовать GLM-5.3-Flash сегодня?

На Felo вы можете использовать её через Felo AI Search и Felo API. Другие официальные каналы — платформа Z.ai и OpenRouter.

Лицензия MIT · Открытые веса · Выпущена 26 августа 2026

GLM-5.3-FlashПередовой интеллект, открытые веса

GLM-5.3-Flash — открытая frontier-модель от Z.ai, выпущенная 26 августа 2026 года под лицензией MIT. На Индексе интеллекта Artificial Analysis она сравнялась с Claude Opus 4.8, получила контекстное окно на 1,310,720 токенов, нативный ввод текста, изображений и видео и MoE на 320B параметров с 18B активных. Попробуйте её в Felo AI Search или вызовите через Felo API.

Попробуйте GLM-5.3-Flash на Felo Вызвать через Felo API

Доступна в Felo AI Search и через Felo API.

Карточка модели

GLM-5.3-Flash в двух словах

Лицензия: MIT · Открытые веса
Параметры: 320B всего · 18B активных
Контекстное окно: 1.31M токенов
Максимальный вывод: 48K токенов
Ввод: Текст · Изображения · Видео

Гибридное внимание (разреженное + линейное): примерно в 3× меньше вычислений внимания и в 4.4× меньший KV cache, чем у GLM-5.3.

Индекс интеллекта

Artificial Analysis · на уровне Claude Opus 4.8

Контекстное окно

1,310,720 токенов на ввод

48K

Максимальный вывод

48,000 токенов за ответ

MIT

Лицензия

MIT · открытые веса

Что отличает эту архитектуру

Z.ai переработала серию GLM-5 вокруг гибридной архитектуры внимания — так модель frontier-уровня стала практичной в развертывании.

Гибридное внимание: разреженное + линейное

Первая открытая frontier-модель, объединившая разреженное и линейное внимание. Легкий IndexPool сжимает индексный кэш до четверти размера, а Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) усиливают масштабирование — примерно в 3× меньше вычислений внимания и в 4.4× компактнее KV cache, чем у GLM-5.3, при сохранении точности на длинных контекстах.

Открытые веса, лицензия MIT

Полные веса опубликованы под лицензией MIT. Разворачивайте их на своих серверах, дообучайте или используйте через Z.ai или любого из 10+ провайдеров, которые размещают её на OpenRouter.

Первая нативно мультимодальная модель в серии GLM-5

Обученная на мультимодальном корпусе в 30T токенов, она напрямую читает текст, изображения и видео — без отдельного пайплайна обработки изображений и без склейки нескольких моделей.

Задачи топ-уровня на скорости Flash

MoE на 320B параметров, активирующая всего 18B на токен, справляется с задачами frontier-уровня на скорости агентов.

На одном уровне с Claude Opus 4.8

Индекс интеллекта Artificial Analysis: 57 у GLM-5.3-Flash и 57 у Claude Opus 4.8. Агентный индекс: 58 — выше Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol.

Создана для кодинга и агентов

Z.ai Code Bench (max effort): 29.0 против 29.5 у Claude Opus 4.8. DeepSWE v1.1: 63.4 — на 17.2 пункта выше GLM-5.2.

Один запрос — текст, изображения, видео

Контекстное окно на 1,310,720 токенов с нативным мультимодальным вводом. Chartography: 78.0 против 64.3 у DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp; MVBench: 77.8 против 69.4.

Ответы за доли секунды

Провайдеры на OpenRouter зафиксировали медианное время до первого токена 0.55s и пиковую пропускную способность около 134 tokens/s; на выбор 10+ провайдеров.

Официальные бенчмарки модели

GLM-5.3-Flash против ведущих frontier-моделей

Официальные результаты из карточки модели Z.ai: GLM-5.3-Flash против GLM-5.2, DeepSeek-V4-Vision-Exp, Opus 4.8, GPT-5.6 Terra и Gemini 3.7 Flash, август 2026. Чем выше — тем лучше: жирным выделен лучший результат в каждой строке.

Бенчмарк

GLM-5.3-Flash

GLM-5.2

DeepSeek-V4-Vision-Exp

Opus 4.8

GPT-5.6 Terra

Gemini 3.7 Flash

Кодинг

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

Агентные задачи

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

Визуальные задачи

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

Источник: официальная карточка модели Z.ai, август 2026. Собственные замеры; результаты могут отличаться в зависимости от условий тестирования.

Z.ai Code Bench (max effort): 29.0 против 29.5 у Claude Opus 4.8 · Агентный индекс Artificial Analysis: 58, выше Claude Opus 4.8

Читать анонс Z.ai

Независимые лидерборды

GLM-5.3-Flash в рейтингах сторонних платформ

Навык frontend-дизайна на DesignArena и ценность на парето-фронте Artificial Analysis.

DesignArena — общий рейтинг frontend (не-агентный)
GLM-5.3-Flash занимает 1348 и 1345 в frontend-рейтинге Elo DesignArena — 5-е и 6-е места в общем списке: позади Kimi K3, GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5, но впереди GLM-5.2, Gemini 3.7 Flash и Claude Sonnet 5.
Источник: DesignArena by Intelligence · Elo Rating · All Models

Artificial Analysis — парето-фронт цены и качества
57 баллов в Индексе интеллекта при $0.045 за задачу — GLM-5.3-Flash находится на парето-фронте вместе с GPT-5.6 Sol (max) и Claude Opus 5 (max), при этом стоит в разы дешевле.
Источник: Artificial Analysis, обновлено 26 августа 2026

Технические характеристики

Детали, которые важны при использовании GLM-5.3-Flash в ваших рабочих процессах.

Контекст и вывод

1,310,720 токенов на ввод (контекст 1M+)

максимум 48,000 токенов на вывод

Архитектура

320B всего / 18B активных Mixture-of-Experts, 45 слоев. Гибридное внимание: разреженное + линейное, с IndexPool и Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).

Лицензия и веса

Открытые веса под лицензией MIT, обучена на мультимодальном корпусе в 30T токенов.

Скорость

Медианная задержка до первого токена 0.55s и пиковая пропускная способность около 134 tokens/s у провайдеров OpenRouter (замеры: август 2026).

Доступность

Работает в Felo AI Search и в Felo API, а также на платформе Z.ai и через 10+ провайдеров OpenRouter.

Модальности

Нативный ввод текста, изображений и видео с текстовым выводом — первая нативно мультимодальная модель в серии GLM-5.

Одна модель — любой тип ввода

Никаких отдельных пайплайнов и склеенных моделей — GLM-5.3-Flash нативно читает текст, изображения и видео.

Текст и код

Обрабатывает длинные документы, кодовые базы и структурированные данные за один проход — 63.4 на DeepSWE v1.1 и 84.3 на Terminal-Bench 2.1.

Изображения и графики

Загружайте скриншоты, графики и диаграммы — и получайте обоснованные ответы: Chartography 78.0 против 64.3 у DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp; OfficeQA-Pro 62.4% против 48.9% у Claude Opus 4.8.

Видео

Анализируйте видео вместе с текстом и изображениями: MVBench 77.8% — впереди DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp с 69.4%.

Кто использует GLM-5.3-Flash

От разработчиков-одиночек до команд с собственным инференсом — GLM-5.3-Flash закрывает кодинг, исследования и мультимодальные задачи одной открытой моделью.

Агентный кодинг

63.4 на DeepSWE v1.1 и 48.8 на AutomationBench v1.0.6 — отличный выбор для кодинг-агентов, многофайловых правок и длинных цепочек вызовов.

Длительные агентные сценарии

Toolathlon 78.4 и окно на 1.31M токенов позволяют вести одну сессию через множество шагов, не теряя контекст.

Мультимодальные исследования

Соединяйте документы, скриншоты, графики и кадры видео в одном запросе — и извлекайте структурированные ответы с источниками.

Видео и визуальный анализ

MVBench 77.8 и Chartography 78.0 закрывают понимание видео, чтение графиков и анализ макета документов.

Развертывание на собственных серверах

Лицензия MIT и всего 18B активных параметров — веса можно запускать самостоятельно, когда нужна приватность данных или собственное дообучение.

Агенты и пайплайны Felo

Вызывайте её через Felo API, чтобы строить агентов, автоматизации и машиночитаемые инструментальные пайплайны.

Два способа использовать GLM-5.3-Flash

Используйте её в Felo AI Search

Откройте Felo AI Search: задавайте вопросы, ищите в интернете с помощью ИИ и получайте ответы GLM-5.3-Flash с источниками.

Открыть Felo AI Search

Вызывайте через Felo API

Получите ключ Felo API, укажите базовый URL и вызывайте модель из Claude Code, Codex, Hermes Agent или собственного агента, совместимого с OpenAI.

Открыть Felo API

Частые вопросы

GLM-5.3-Flash — открытая frontier-модель Z.ai, выпущенная 26 августа 2026 года. Это Mixture-of-Experts на 320B параметров с 18B активными, контекстное окно на 1,310,720 токенов, нативный ввод текста, изображений и видео и гибридное внимание (разреженное + линейное). Она распространяется по лицензии MIT.

Начните с GLM-5.3-Flash на Felo

Открытая frontier-модель Z.ai — контекст на 1.31M токенов, нативный мультимодальный ввод и кодинг агентского класса в одном месте.

Открыть GLM-5.3-Flash в Felo AI Search

Также на платформе Z.ai и в Felo API