Kan ik GLM-5.3-Flash lokaal draaien?

Ja, de weights zijn open en beschikbaar op Hugging Face bij zai-org/GLM-5.3-Flash. Het ondersteunt SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers en Unsloth, maar met 320B totale parameters heb je aanzienlijke hardware nodig, ook al zijn er slechts 18B actieve parameters tijdens inferentie.

Wat kost GLM-5.3-Flash en hoe groot is het contextvenster?

Via de Z.ai API kost het $0,03 per miljoen input tokens en $0,90 per miljoen output tokens, met een contextvenster van 1.048.576 tokens.

Hoe verschilt GLM-5.3-Flash van eerdere GLM-modellen?

Het is het eerste native multimodale model in de GLM-5-serie, gebouwd op een nieuw basismodel met een hybride sparse-en-lineaire aandachtarchitectuur die eerdere GLM-versies niet gebruikten. Z.ai zegt dat het GLM-5.2 overtreft in benchmarks tegen een tiende van de prijs.

▲

26.6%

deze week

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #visie #video #redeneren #coderen

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Z.ai | 1,048,576 token context | $0.02/M input, $0.72/M output. GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while reducing compute overhead. Yes, the stealth model Ox Alpha was revealed to be ZAI's new model, GLM-5.3 Flash.

Gidsen voor dit model

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Hoe Ollama te installeren en een lokale AI te draaien (Windows, Mac, Linux)

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

GLM-5.3-Flash is een native multimodaal model van Z.ai met 320B totale parameters maar slechts 18B actief, waardoor het veel meer levert dan de kosten suggereren. Een hybride sparse-en-lineaire aandachtarchitectuur laat het een context van een miljoen tokens aan zonder de gebruikelijke rekencapaciteitstoeslag. Het is geschikt voor ontwikkelaars die serieuze codeer- en agentcapaciteit nodig hebben tegen een prijs die dichter bij een lichtgewicht model ligt dan bij een voorhoedemodel.

Bekend om

Context van één miljoen tokens met verlaagde serverkosten via hybride aandacht
18B actieve parameters van 320B totaal — efficiënt tijdens inferentie
Sterke prestaties bij coderen en langlopende agenttaken
Native multimodaal: tekst, visie en video in één model
Aanpasbaar redeneervermogen via een reasoning_effort parameter

Let op

320B totale parameters betekent dat lokaal draaien serieuze hardware vereist ondanks het lage actieve aantal.
Output kost $0,90 per miljoen tokens — goedkoop voor voorhoedestandaarden, maar let op agentloops die veel genereren.
De maker heeft geen specifieke open-source licentie gepubliceerd; controleer de Hugging Face-repository voor commercieel gebruik.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Lange context

Visie

Draait lokaal

Prompts om te proberen

Refactor een rommelige codebase

Hier is een Python-module die gebruikersauthenticatie afhandelt. Het werkt, maar is moeilijk te lezen en heeft geen foutafhandeling. Refactor voor duidelijkheid, voeg getypte functiesignaturen toe en gooi specifieke uitzonderingen in plaats van None terug te geven bij falen. Leg elke wijziging uit en waarom je die maakt.

Plan een multi-step agent

Ontwerp een stapsgewijs agentplan voor het automatisch triëren van open issues in een GitHub-repository: categoriseer elk op type (bug, feature, vraag), ken een prioriteitsscore toe op basis van aantal reacties en leeftijd, en stel een eendelige antwoordtemplate op per categorie. Noem de tools die de agent nodig heeft en markeer stappen waar menselijke controle essentieel is.

Redeneer over een lang document

Ik plak hieronder een lang contract. Lees het hele document en: identificeer elke clausule die aansprakelijkheid beperkt, noteer conflicterende clausules, en vat de netto aansprakelijkheidspositie van elke partij in eenvoudige taal samen. Markeer clausules die een niet-jurist zou missen maar die financieel risico dragen.

Vergelijk met

GLM 5.3 FlashX
Alleen API-model
1,048,576 token context · $0.37/M invoer, $1.25/M uitvoer
GLM Flash Latest
Alleen API-model
1,048,576 token context · $0.02/M invoer, $0.72/M uitvoer
GLM 5V Turbo
Alleen API-model
202,752 token context · $1.20/M invoer, $4.00/M uitvoer
GLM 5 Turbo
Alleen API-model
202,752 token context · $1.20/M invoer, $4.00/M uitvoer

Meer tekstmodellen van z-ai

Veelgestelde vragen

Kan ik GLM-5.3-Flash lokaal draaien?: Ja, de weights zijn open en beschikbaar op Hugging Face bij zai-org/GLM-5.3-Flash. Het ondersteunt SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers en Unsloth, maar met 320B totale parameters heb je aanzienlijke hardware nodig, ook al zijn er slechts 18B actieve parameters tijdens inferentie.
Wat kost GLM-5.3-Flash en hoe groot is het contextvenster?: Via de Z.ai API kost het $0,03 per miljoen input tokens en $0,90 per miljoen output tokens, met een contextvenster van 1.048.576 tokens.
Hoe verschilt GLM-5.3-Flash van eerdere GLM-modellen?: Het is het eerste native multimodale model in de GLM-5-serie, gebouwd op een nieuw basismodel met een hybride sparse-en-lineaire aandachtarchitectuur die eerdere GLM-versies niet gebruikten. Z.ai zegt dat het GLM-5.2 overtreft in benchmarks tegen een tiende van de prijs.

Oordeel van de kapitein
Een zeldzame combinatie: context en multimodale voorhoedecapaciteit tegen een prijs die lange agentruns financieel haalbaar maakt.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #2 Hottest Text / LLM model · #2 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Populariteitstrend van GLM 5.3 Flash

Heat score sinds 26 Aug 2026

Heat score

9,421°

Deze week

▲

26.6%

9,390° toen, 9,421° nu

Deze maand

▲

286%

9,242° toen, 9,421° nu

Afgelopen jaar

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

7,000°

Basis

De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.

+2,026°

OpenRouter tokens

56,734,070,001,964 tokens heeft dit model in de afgelopen 30 dagen verwerkt via OpenRouter, prompts en antwoorden samen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download in de downloadterm, in totaal 5,673,407; de tokens van de laatste dag tellen mee voor het adoptiecijfer. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Adoptiesnelheid

Ongeveer 183,507 downloads per dag, gemeten tussen twee metingen van de bronnen, nooit geschat op een levenslange gemiddelde. Snelheid weegt een kwart van de downloadterm, zodat een verse piek zichtbaar is zonder dat een dagpiek jaren gebruik overstemt.

Toon gedetailleerde uitsplitsing

Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 9,421°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.

1
Begin bij de basis.
Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
7,000°
lopende totaal
2
Voeg de downloads toe.
5,673,407 download-equivalenten in totaal, van OpenRouter tokens. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
+2,026°
9,026°
lopende totaal
3
Voeg de adoptiesnelheid toe.
Ongeveer 183,507 downloads per dag op dit moment, gemeten tussen twee metingen, met een kwart van het gewicht.
+395°
9,421°
lopende totaal
=
De heat-score.
Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
9,421°

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.

Vergelijkbare modellen

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

GLM 5.3 Flash is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm z-ai visie video redeneren coderen agenten lange context

Bladeren op modelfamilie