Kann ich GLM-5.3-Flash lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face unter zai-org/GLM-5.3-Flash verfügbar. Es unterstützt SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers und Unsloth, aber die 320B Gesamtparameter erfordern trotz nur 18B aktiven Parametern zur Inferenzzeit erhebliche Hardware.

Was kostet GLM-5.3-Flash und wie groß ist das Kontextfenster?

Über die Z.ai API kostet es $0,03 pro Million Eingabetoken und $0,90 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von 1.048.576 Token.

Worin unterscheidet sich GLM-5.3-Flash von früheren GLM-Modellen?

Es ist das erste nativ multimodale Modell der GLM-5-Serie, gebaut auf einem neuen Basismodell mit hybrider sparse-und-linearer Attention-Architektur, die frühere GLM-Versionen nicht nutzten. Z.ai sagt, es übertrifft GLM-5.2 in Benchmarks bei einem Zehntel der Kosten.

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26.6%

diese Woche

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #vision #video #logik #programmieren

Modell ausführen

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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.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

GLM-5.3-Flash ist ein natives multimodales Modell von Z.ai mit 320B Gesamtparametern, aber nur 18B aktiv, was es im Verhältnis zu den Betriebskosten sehr leistungsstark macht. Eine hybride sparse-und-lineare-Attention-Architektur ermöglicht die Verarbeitung eines vollen Million-Token-Kontexts ohne den üblichen Rechenaufwand. Es eignet sich für Entwickler, die ernsthafte Codier- und Agentenfähigkeiten zu einem Preis benötigen, der eher einem leichten Modell als einem Spitzenmodell entspricht.

Bekannt für

Ein-Million-Token-Kontext mit reduziertem Servieraufwand durch hybride Attention
18B aktive Parameter bei 320B Gesamt — effizient zur Inferenzzeit
Starke Leistung bei Codierung und langfristigen Agentenaufgaben
Native Multimodalität: Text, Vision und Video in einem Modell
Anpassbares Denkbudget über den reasoning_effort-Parameter

Achte auf

320B Gesamtparameter bedeuten, dass der lokale Betrieb trotz der niedrigen aktiven Zahl ernsthafte Hardware erfordert.
Ausgabe kostet $0,90/M Token — günstig für ein Spitzenmodell, aber bei starkem Agenten-Loop aufpassen.
Der Hersteller hat keine spezifische Open-Source-Lizenz veröffentlicht; vor kommerzieller Nutzung das Hugging Face-Repository prüfen.

Am besten für

Programmieren

Agenten und Werkzeugnutzung

Langer Kontext

Vision

Lokal ausführbar

Prompts zum Ausprobieren

Unübersichtlichen Code refaktorisieren

Hier ist ein Python-Modul zur Benutzer-Authentifizierung. Es funktioniert, ist aber schwer lesbar und hat keine Fehlerbehandlung. Refaktoriere es für Klarheit, füge typisierte Funktionssignaturen hinzu und wirf spezifische Ausnahmen statt None bei Fehlern. Erkläre jede Änderung und warum du sie machst.

Mehrstufigen Agenten planen

Entwerfe einen mehrstufigen Agentenplan zur automatischen Sortierung offener GitHub-Issues: Kategorisiere nach Typ (Bug, Feature, Frage), weise eine Prioritätsbewertung basierend auf Kommentaranzahl und Alter zu und entwerfe eine Ein-Satz-Antwortvorlage für jede Kategorie. Liste die benötigten Werkzeuge auf und markiere Schritte, die menschliche Überprüfung erfordern.

Über ein langes Dokument nachdenken

Ich werde gleich einen langen Vertrag einfügen. Lies das gesamte Dokument, identifiziere jede Haftungsbeschränkung, notiere widersprüchliche Klauseln und fasse die Nettoschadensersatzposition jeder Partei in einfacher Sprache zusammen. Markiere Klauseln, die ein Laie übersehen könnte, die aber ein erhebliches finanzielles Risiko bergen.

Vergleichen mit

GLM 5.3 FlashX
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $0.37/M Eingabe, $1.25/M Ausgabe
GLM Flash Latest
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $0.02/M Eingabe, $0.72/M Ausgabe
GLM 5V Turbo
Nur API-Modell
202,752 Token Kontext · $1.20/M Eingabe, $4.00/M Ausgabe
GLM 5 Turbo
Nur API-Modell
202,752 Token Kontext · $1.20/M Eingabe, $4.00/M Ausgabe

Mehr Textmodelle von z-ai

Häufig gestellte Fragen

Kann ich GLM-5.3-Flash lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face unter zai-org/GLM-5.3-Flash verfügbar. Es unterstützt SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers und Unsloth, aber die 320B Gesamtparameter erfordern trotz nur 18B aktiven Parametern zur Inferenzzeit erhebliche Hardware.
Was kostet GLM-5.3-Flash und wie groß ist das Kontextfenster?: Über die Z.ai API kostet es $0,03 pro Million Eingabetoken und $0,90 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von 1.048.576 Token.
Worin unterscheidet sich GLM-5.3-Flash von früheren GLM-Modellen?: Es ist das erste nativ multimodale Modell der GLM-5-Serie, gebaut auf einem neuen Basismodell mit hybrider sparse-und-linearer Attention-Architektur, die frühere GLM-Versionen nicht nutzten. Z.ai sagt, es übertrifft GLM-5.2 in Benchmarks bei einem Zehntel der Kosten.

Captain's Urteil
Eine seltene Kombination: Kontext in Spitzenklasse und multimodale Fähigkeiten zu einem Preis, der lange Agentenläufe finanziell tragbar macht.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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

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Beliebtheitstrend von GLM 5.3 Flash

Heat-Score seit 26 Aug 2026

Heat-Score

9,421°

Diese Woche

▲

26.6%

9,390° damals, 9,421° jetzt

Diesen Monat

▲

286%

9,242° damals, 9,421° jetzt

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+2,026°

OpenRouter Tokens

56,734,070,001,964 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 5,673,407; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Verbreitungsrate

Etwa 183,507 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,421°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
5,673,407 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+2,026°
9,026°
laufende Summe
3
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 183,507 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+395°
9,421°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
9,421°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

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