GLM-5.3-FlashX를 로컬에서 실행할 수 있나요?

Z.ai | 1,048,576 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.37/M, 출력 $1.25/M. GLM-5.3-FlashX는 Z.ai의 GLM-5.3-Flash의 고속 변형으로, 최대 200 토큰/초 추론 속도를 제공합니다. 동일한 하이브리드 희소 및 선형 주의 아키텍처(총 320B 파라미터, 18B 활성)를 기반으로 하며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우에서 효율적인 코딩, 시각 이해, 장기 에이전트 작업에 적합합니다.

이 모델의 가이드

2026년 가장 저렴한 ChatGPT 대안 10가지: 무료 로컬 모델, 무료 이용권, 정액제 플랜

오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것

모든 가이드

캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

GLM-5.3-FlashX는 Z.ai가 속도 최적화를 위해 개발한 GLM-5.3-Flash의 변형 모델로, 하이브리드 희소 및 선형 어텐션 아키텍처를 기반으로 하며 총 3200억 개의 파라미터 중 180억 개만 활성화됩니다. 초당 최대 200 토큰 처리 속도와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖추어, 코딩, 시각 이해, 에이전트 워크플로우에서 이 가격대에서 가장 빠른 옵션 중 하나입니다.

알려진 점

초당 최대 200 토큰 추론 속도 — 이 클래스 모델 중 빠름.
100만 토큰 컨텍스트 윈도우 — 진정한 장문 문서 및 다중 대화형 에이전트 사용 가능.
네이티브 멀티모달: 텍스트와 함께 시각 및 비디오 처리 가능.
효율적인 MoE 설계: 총 3200억 파라미터 중 전방향 패스 시 180억만 활성화.
대부분 최첨단 멀티모달 모델보다 훨씬 저렴한 가격.

주의할 점

가중치가 공개되지 않아 Z.ai API를 통해서만 사용 가능하며 로컬 배포 불가.
출력 비용이 토큰당 1.25달러로, 긴 출력이 반복되는 에이전트 루프에서는 비용이 빠르게 증가함.

최적 용도

시도해볼 프롬프트

복잡한 함수 리팩터링

아래는 작동은 하지만 읽기 어렵고 큰 리스트에서 느린 파이썬 함수입니다. 명확성과 성능을 위해 리팩터링하고, 변경한 내용을 설명하며 원본 코드가 조용히 무시하는 엣지 케이스가 있으면 표시하세요. def find_dupes(lst): dupes = [] for i in range(len(lst)): for j in range(len(lst)): if i != j and lst[i] == lst[j] and lst[i] not in dupes: dupes.append(lst[i]) return dupes

장기 계획 에이전트 설계

회사의 GitHub 저장소를 모니터링하고, 새 이슈를 심각도별로 분류하며, 보고자에게 답변 초안을 작성하고, 이슈가 심각할 경우 Jira 티켓을 여는 자율 에이전트를 계획 중입니다. 전체 작업 그래프를 개요로 작성하고, 에이전트가 인간 승인을 필요로 하는 부분을 식별하며, 조용한 오류를 일으킬 가능성이 가장 높은 실패 모드를 표시하세요.

긴 문서 요약

아래에 긴 기술 명세서를 붙여넣겠습니다. 문서를 전체 읽은 후, 세 문장으로 된 요약, 가장 중요한 다섯 가지 요구사항의 글머리표 목록, 발견한 모호성이나 모순 사항 목록을 작성하세요. 출력은 불필요하게 늘리지 마세요. [여기에 문서를 붙여넣으세요]

비교하기

GLM 5.3 Flash
오픈 가중치 모델
1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.02/M 입력, $0.72/M 출력
GLM 5.3
오픈 가중치 모델
1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.08/M 입력, $4.80/M 출력
GLM 5.2
오픈 가중치 모델
1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.04/M 입력, $9.00/M 출력
GLM 4.6
오픈 가중치 모델
204,800 토큰 컨텍스트 · $0.50/M 입력, $2.00/M 출력

z-ai의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

GLM-5.3-FlashX를 로컬에서 실행할 수 있나요?: 아니요. Z.ai가 가중치를 공개하지 않아 API를 통해서만 사용할 수 있으며, 로컬 하드웨어에서 실행할 수 없습니다.
비용은 얼마이며 컨텍스트 크기는 어떻게 되나요?: 입력 토큰당 100만 토큰에 0.37달러, 출력 토큰당 100만 토큰에 1.25달러이며, 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰입니다.
FlashX는 GLM-5.3-Flash와 어떻게 다른가요?: FlashX는 GLM-5.3-Flash의 고속 변형으로 초당 최대 200 토큰을 목표로 하며, 두 모델은 동일한 아키텍처와 파라미터 수를 공유합니다.

캡틴의 평가
진정으로 빠르고 저렴한 멀티모달 모델로 100만 토큰 컨텍스트를 갖추었으며, 속도와 비용이 정확도보다 중요한 에이전트 파이프라인에 적합합니다.

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

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Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #369 Hottest AI model · #65 Hottest Text / LLM model · #65 Hottest Text / LLM text model

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GLM 5.3 FlashX 인기 추세

18 Sep 2026 이후 히트 점수

인기 점수

8,281°

이번 주

▲

25.2%

8,251° 당시, 8,281° 현재

이번 달

n/a

아직 출시/추적되지 않음

지난 1년

n/a

아직 출시/추적되지 않음

7,000°

기준점

점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.

+1,281°

OpenRouter 토큰

이 모델이 지난 30일간 OpenRouter를 통해 처리한 토큰 수 186,521,041,354, 프롬프트와 답변을 합친 수치입니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산하며, 총 18,652회입니다; 마지막 날 토큰은 채택률에 포함됩니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

상세 내역 보기

이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 8,281°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.

1
기준점부터 시작해.
왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.
7,000°
누적 합계
2
다운로드 수를 더해.
총 18,652개의 다운로드 동등치, OpenRouter 토큰에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.
+1,281°
8,281°
누적 합계
=
히트 점수.
이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.
8,281°

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.

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Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Gemini 3.1 Flash Lite

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GLM 5.3 FlashX은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고 열기 점수로 트렌드를 확인해 보세요.

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