Posso eseguire GLM-5.3-Prime localmente?

No — i pesi non sono pubblici e Z.ai non li ha rilasciati. L'accesso è solo via API.

Quanto costa e quanto è grande la finestra di contesto?

Z.ai addebita $2,80 per milione di token in input e $8,80 per milione di token in output, con una finestra di contesto da un milione di token e fino a 128K token per output.

In cosa differisce GLM-5.3-Prime da GLM-5.3?

Prime è una variante accelerata per l'inferenza di GLM-5.3 che offre un throughput di output 1,5–2× superiore; le capacità sono descritte come identiche.

GLM 5.3 Prime

1237°

#llm #z-ai #ragionamento #programmazione #agenti #contesto lungo

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Z.ai | contesto da 1.000.000 token | $2.80/M input, $8.80/M output. GLM-5.3-Prime è la variante ad alta velocità del GLM-5.3 di Z.ai, ereditandone tutte le capacità e offrendo un throughput di output 1,5–2× superiore grazie all'accelerazione dell'inferenza. Supporta input e output testuali con una finestra di contesto da 1M token e fino a 128K token di output, ed è pensato per carichi di lavoro di coding e agentici, inclusa l'orchestrazione multi-turn a lungo termine, conversazioni in tempo reale e generazione di codice in streaming. Il ragionamento è sempre attivo e non può essere disabilitato. Sono supportati livelli di ragionamento basso, alto e massimo; massimo è il default.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

GLM-5.3-Prime è la variante accelerata di GLM-5.3 di Z.ai, che funziona da 1,5 a 2 volte più velocemente rispetto al modello base mantenendo intatte tutte le sue capacità. Una finestra di contesto da un milione di token e un ragionamento sempre attivo lo rendono un'opzione seria per pipeline agentiche lunghe e generazione di codice in streaming. È adatto agli sviluppatori che necessitano di throughput senza sacrificare la profondità.

Conosciuto per

Throughput di output 1,5–2× superiore rispetto al GLM-5.3 base grazie all'accelerazione dell'inferenza
Finestra di contesto da un milione di token con fino a 128K token in output
Ragionamento sempre attivo con livelli di sforzo selezionabili: basso, alto e massimo
Progettato per l'orchestrazione multi-turn a lungo termine e conversazioni in tempo reale
Generazione di codice in streaming come caso d'uso di prima classe

Attenzione a

Pesi chiusi, solo API — non è possibile eseguirlo localmente o auto-ospitarlo.
Il ragionamento non può essere disabilitato; l'esecuzione con sforzo massimo è predefinita, il che può aumentare i costi dei token in output.
A $8,80/M token in output, cicli agentici pesanti con risposte lunghe possono diventare costosi rapidamente.

Ideale per

Programmazione

Agenti e uso di strumenti

Ragionamento

Contesto lungo

Prompt da provare

Piano agente multi-step

Stai orchestrando una pipeline di deployment software. Un ambiente di staging ha fallito i test smoke dopo un aggiornamento di una dipendenza. Descrivi un piano di recupero in più fasi: identifica i probabili punti di fallimento, proponi comandi diagnostici, delinea una strategia di rollback e spiega come verificheresti la correzione prima di promuovere in produzione.

Stream di un client API funzionante

Scrivi un client Python asincrono per una REST API che pagini i risultati usando un campo cursore. Deve gestire risposte di rate-limit 429 con backoff esponenziale, raccogliere tutte le pagine in una singola lista e includere annotazioni di tipo ovunque. Aggiungi una breve docstring che spieghi la logica di retry.

Ragiona su un bug in un codice lungo

Ecco un modulo Python di 200 righe che elabora transazioni finanziarie. Gli utenti segnalano che i totali parziali a volte diventano negativi nonostante tutti gli input siano positivi. Leggi attentamente il codice, identifica ogni percorso che modifica il totale parziale e spiega quale è più probabile che causi il bug e perché.

Confronta con

GLM 5.3 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M
GLM 5.3
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.08/M, output $4.80/M
GLM 5.2
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $9.00/M
GLM 4.6
Modello con pesi aperti
Contesto di 204,800 token · Input $0.50/M, output $2.00/M

Altri modelli di testo da z-ai

Domande frequenti

Posso eseguire GLM-5.3-Prime localmente?: No — i pesi non sono pubblici e Z.ai non li ha rilasciati. L'accesso è solo via API.
Quanto costa e quanto è grande la finestra di contesto?: Z.ai addebita $2,80 per milione di token in input e $8,80 per milione di token in output, con una finestra di contesto da un milione di token e fino a 128K token per output.
In cosa differisce GLM-5.3-Prime da GLM-5.3?: Prime è una variante accelerata per l'inferenza di GLM-5.3 che offre un throughput di output 1,5–2× superiore; le capacità sono descritte come identiche.

Verdetto del capitano
Se ti serve il ragionamento e le capacità agentiche di GLM-5.3 con un throughput più elevato, Prime mantiene le promesse — fai solo attenzione al costo dei token in output su esecuzioni lunghe.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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