GLM-5.3-FlashFrontier Zekâ, Açık Ağırlıklar
GLM-5.3-Flash, Z.ai'nin açık ağırlıklı frontier modelidir ve 26 Ağustos 2026'da MIT lisansı altında yayınlandı. Artificial Analysis Intelligence Index'te Claude Opus 4.8 ile aynı seviyede; 1,310,720 token'lık bağlam penceresi, native metin, görsel ve video girişi ve yalnızca 18B'si aktif 320B parametreli MoE sunuyor. Felo AI Search'te deneyin veya Felo API üzerinden çağırın.
Felo AI Search ve Felo API'de mevcut.
Model kartı
GLM-5.3-Flash bir bakışta
- Lisans
- MIT · Açık ağırlıklar
- Parametreler
- Toplam 320B · 18B aktif
- Bağlam penceresi
- 1.31M token
- Maksimum çıktı
- 48K token
- Giriş
- Metin · Görsel · Video
57
Intelligence Index
Artificial Analysis · Claude Opus 4.8 ile aynı seviyede
1M
Bağlam Penceresi
1,310,720 token giriş
48K
Maksimum Çıktı
Yanıt başına 48,000 token
MIT
Lisans
MIT · açık ağırlıklar
Mimariyi Farklı Kılan Ne?
Z.ai, GLM-5 serisini hibrit attention tasarımı etrafında yeniden kurdu — üst seviye zekâyı pratik şekilde sunulabilir hale getirdi.
Hibrit Sparse + Linear Attention
Sparse ve linear attention'ı birleştiren ilk açık frontier model. Hafif IndexPool, index cache'i boyutunun dörtte birine indirir; Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) ise ölçeklenmeyi güçlendirir — GLM-5.3'e göre yaklaşık 3× daha az attention hesaplaması, 4.4× daha küçük KV cache ve uzun bağlamda da tam hassasiyet.
Açık Ağırlıklar, MIT Lisansı
Tüm ağırlıklar MIT lisansıyla yayınlandı. Kendiniz barındırın, ince ayar yapın veya Z.ai ya da OpenRouter'da barındıran 10+ sağlayıcı üzerinden yayına alın.
Natively Multimodal İlk GLM-5
30T token'lık multimodal bir korpusla eğitildi; metin, görsel ve videoyu doğrudan okuyor — ayrı bir görüntüleme hattı yok, birkaç modeli birbirine eklemek yok.
Frontier İşler, Flash Performansı
Token başına yalnızca 18B'yi aktive eden 320B parametreli MoE, frontier seviyesindeki işleri ajan hızında tamamlıyor.
Claude Opus 4.8 ile Aynı Seviye
Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5.3-Flash 57, Claude Opus 4.8 57. Agentic Index: 58 — Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un üzerinde.
Kodlama ve Ajanlar İçin Tasarlanmış
Z.ai Code Bench (maksimum efor): 29.0, Claude Opus 4.8'in 29.5'ine karşı. DeepSWE v1.1: 63.4 — GLM-5.2'nin 17.2 puan üzerinde.
Metin, Görsel, Video için Tek İstek
1,310,720 token'lık bağlam penceresi ve native multimodal giriş. Chartography: 78.0, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp'in 64.3'üne karşı; MVBench: 77.8'e karşı 69.4.
Saniyenin Altında Yanıtlar
OpenRouter'daki sağlayıcılar 0.55s ortanca ilk-token süresi ve saniyede yaklaşık 134 token tepe çıktısı ölçtü; ayrıca 10+ sağlayıcı arasından seçim yapabilirsiniz.
GLM-5.3-Flash vs. Öncü Frontier Modelleri
Z.ai model kartından resmî sonuçlar: GLM-5.3-Flash ile GLM-5.2, DeepSeek-V4-Vision-Exp, Opus 4.8, GPT-5.6 Terra ve Gemini 3.7 Flash'ın karşılaştırması, Ağustos 2026. Daha yüksek daha iyi — kalın yazı her satırdaki en iyi puanı gösterir.
Kıyaslama
GLM-5.3-Flash
GLM-5.2
DeepSeek-V4-Vision-Exp
Opus 4.8
GPT-5.6 Terra
Gemini 3.7 Flash
Kodlama
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
-
-
Agentic
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
Görsel
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
Kaynak: Z.ai resmî model kartı, Ağustos 2026. Kendi bildirdiği sonuçlar; değerlendirme düzenine göre sonuçlar değişebilir.
Z.ai Code Bench (maksimum efor): 29.0, Claude Opus 4.8'in 29.5'ine karşı · Artificial Analysis Agentic Index: 58, Claude Opus 4.8'in üzerinde
Z.ai duyurusunu okuyunGLM-5.3-Flash Üçüncü Taraf Sıralamalarında
DesignArena'da frontend tasarım becerisi, Artificial Analysis'ın Pareto frontier'ında mükemmel değer.
DesignArena — Genel Frontend (Agentic Olmayan)
GLM-5.3-Flash, DesignArena'nın frontend Elo'sunda 1348 ve 1345'e tekabül ediyor — genel sıralamada 5. ve 6., Kimi K3, GPT-5.6 Sol ve Claude Opus 5'in arkasında, GLM-5.2, Gemini 3.7 Flash ve Claude Sonnet 5'in önünde.
Kaynak: DesignArena by Intelligence · Elo Puanı · Tüm Modeller
Artificial Analysis — Maliyet-Performans Pareto Frontier'ı
Intelligence Index'te 57 puan, görev başına yalnızca 0,045$ karşılığında — GLM-5.3-Flash, GPT-5.6 Sol (maksimum) ve Claude Opus 5 (maksimum) ile birlikte Pareto frontier'ında yer alıyor, ama maliyetlerinin çok küçük bir kısmıyla.
Kaynak: Artificial Analysis, 26 Ağustos 2026'da güncellendi
Teknik Özellikler
GLM-5.3-Flash'ı kendi iş akışlarınızda kullanırken önem taşıyan ayrıntılar.
Bağlam ve Çıktı
1,310,720 token giriş (1M+ bağlam)
Maksimum 48,000 token çıktı
Mimari
Toplam 320B / 18B aktif Mixture-of-Experts, 45 katman. IndexPool ve Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) ile hibrit sparse + linear attention.
Lisans ve Ağırlıklar
MIT lisanslı açık ağırlıklar, 30T token'lık multimodal korpusla eğitildi.
Hız
OpenRouter sağlayıcılarında 0.55s ortanca ilk-token gecikmesi ve saniyede yaklaşık 134 token tepe çıktısı (Ağustos 2026'da ölçüldü).
Erişilebilirlik
Felo AI Search ve Felo API'de, ayrıca Z.ai platformunda ve 10+ OpenRouter sağlayıcısı üzerinden yayında.
Modaliteler
Metin çıktısıyla native metin, görsel ve video girişi — GLM-5 serisindeki ilk natively multimodal model.
Tek Model, Her Giriş Türü
Ayrı hatlar ya da eklenmiş modeller yok — GLM-5.3-Flash metin, görsel ve videoyu natively okuyor.
Metin ve Kod
Uzun belgeleri, kod tabanlarını ve yapılandırılmış veriyi tek geçişte çözümler — DeepSWE v1.1'de 63.4, Terminal-Bench 2.1'de 84.3.
Görseller ve Grafikler
Ekran görüntüsü, grafik ve şemalar gönderin, köklü yanıtlar alın: Chartography 78.0, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp'in 64.3'üne karşı; OfficeQA-Pro %62.4, Claude Opus 4.8'in %48.9'una karşı.
Video
Metin ve görsellerle birlikte videoyu analiz edin: MVBench %77.8, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp'in %69.4'ünün önünde.
GLM-5.3-Flash'ı Kim Kullanıyor
Tek başına geliştiricilerden kendi inference'ını çalıştıran ekiplere kadar — GLM-5.3-Flash; kodlama, araştırma ve multimodal işleri tek açık modelde topluyor.
Agentic Kodlama
DeepSWE v1.1'de 63.4 ve AutomationBench v1.0.6'da 48.8, onu kod ajanları, çok dosyalı düzenlemeler ve uzun çağrı zincirleri için güçlü bir seçim kılıyor.
Uzun Soluklu Ajan Görevleri
Toolathlon 78.4 ve 1.31M token'lık pencere, tek bir oturumu bağlam kaybetmeden birçok adım boyunca sürdürüyor.
Multimodal Araştırma
Belgeleri, ekran görüntülerini, grafikleri ve video karelerini tek istekte birleştirin; kaynaklarıyla yapılandırılmış yanıtlar alın.
Video ve Görsel Analiz
MVBench 77.8 ve Chartography 78.0; video anlama, grafik okuma ve belge düzeni analizini kapsıyor.
Kendi Sunucunuzda Çalıştırma
MIT lisansı ve yalnızca 18B aktif parametre, veriye duyarlı veya ince ayarlı iş akışları için ağırlıkları kendiniz çalıştırabileceğiniz anlamına geliyor.
Felo Ajanları ve Pipeline'ları
Ajanlar, otomasyonlar ve makinece okunabilir araç pipeline'ları kurmak için Felo API üzerinden çağırın.
GLM-5.3-Flash'ı Kullanmanın İki Yolu
Felo AI Search'te Kullanın
Felo AI Search'ü açın: soru sorun, yapay zekayla web'de arayın ve GLM-5.3-Flash'tan kaynaklı yanıtlar alın.
Felo AI Search'ü AçınFelo API'yi Çağırın
Felo API anahtarı edinin, temel adresi ayarlayın ve modeli Claude Code, Codex, Hermes Agent veya OpenAI uyumlu kendi ajanınızdan çağırın.
Felo API'yi GörüntüleyinSıkça Sorulan Sorular
GLM-5.3-Flash, Z.ai'nin açık ağırlıklı frontier modelidir ve 26 Ağustos 2026'da yayınlandı. 18B aktif parametreye sahip 320B parametreli bir Mixture-of-Experts modelidir; 1,310,720 token'lık bağlam penceresi, native metin/görsel/video girişi ve hibrit sparse-plus-linear attention sunar. MIT lisansıyla yayınlanır.
Felo'da GLM-5.3-Flash ile Başlayın
Z.ai'nin açık frontier modeli — 1.31M token'lık bağlam, native multimodal giriş ve ajan sınıfı kodlama tek yerde.
GLM-5.3-Flash'ı Felo AI Search'te AçınAyrıca Z.ai platformunda ve Felo API'de