Czy mogę uruchomić GLM-5.3-FlashX lokalnie?

Nie. Z.ai nie udostępniło wag, więc model jest dostępny tylko przez API i nie można go uruchomić na własnym sprzęcie.

Ile to kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?

Cena to 0,37 USD za milion tokenów wejściowych i 1,25 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu o rozmiarze 1 048 576 tokenów.

Czym różni się FlashX od GLM-5.3-Flash?

FlashX to szybka wersja GLM-5.3-Flash, osiągająca do 200 tokenów na sekundę; oba modele mają tę samą architekturę i liczbę parametrów.

▲

25.2%

ten tydzień

GLM 5.3 FlashX

8281°

#llm #z-ai #wizja #wideo #rozumowanie #agenci

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Z.ai | kontekst 1 048 576 tokenów | $0.37/M wejście, $1.25/M wyjście. GLM-5.3-FlashX to szybka odmiana GLM-5.3-Flash od Z.ai, natywny multimodalny model dostarczający prędkości inferencji do 200 tokenów/s. Zbudowany na tej samej hybrydowej architekturze uwagi rzadkiej i liniowej (320 mld parametrów ogółem, 18 mld aktywnych), nadaje się do efektywnego kodowania, rozumienia wizualnego i długoterminowych zadań agentowych z oknem kontekstowym 1M tokenów.

Poradniki do tego modelu

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

GLM-5.3-FlashX to zoptymalizowana pod kątem szybkości wersja GLM-5.3-Flash od Z.ai, natywny model multimodalny oparty na hybrydowej architekturze uwagi rzadkiej i liniowej, z 320 mld parametrów łącznie i 18 mld aktywnych. Osiąga do 200 tokenów na sekundę i posiada okno kontekstu o rozmiarze 1 mln tokenów, co czyni go jednym z szybszych modeli w tej klasie cenowej do kodowania, rozumienia wizualnego i przepływów pracy agentów.

Znany z

Prędkość inferencji do 200 tokenów/s, szybka jak na model tej klasy.
Okno kontekstu 1 mln tokenów — prawdziwe wsparcie dla długich dokumentów i wieloetapowych agentów.
Natywny multimodal: obsługuje wizję i wideo obok tekstu.
Efektywny projekt MoE: 320 mld parametrów łącznie, tylko 18 mld aktywnych na przebieg.
Cena znacznie niższa niż większości modeli multimodalnych z czołówki.

Uważaj na

Wagi nie są publiczne; model działa wyłącznie przez API Z.ai, brak możliwości lokalnego uruchomienia.
Koszt generowania to 1,25 USD za milion tokenów — długie pętle agentów z dużą ilością wyjścia szybko się sumują.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Przepisz nieczytelną funkcję

Oto funkcja w Pythonie, która działa, ale jest trudna do czytania i wolna na dużych listach. Przepisz ją tak, aby była czytelniejsza i wydajniejsza, wyjaśnij każdą wprowadzoną zmianę i zaznacz wszelkie przypadki brzegowe, które oryginalny kod ignoruje. 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

Zaplanuj agenta długoterminowego działania

Planujesz autonomicznego agenta, który monitoruje repozytorium GitHub firmy, klasyfikuje nowe zgłoszenia według ważności, tworzy odpowiedź dla zgłaszającego i otwiera zgłoszenie w Jira, jeśli problem jest krytyczny. Nakreśl pełny graf zadań, wskaż, gdzie agent potrzebuje zatwierdzenia przez człowieka, oraz zaznacz tryby awarii, które mogą powodować ciche błędy.

Streszcz długi dokument

Wklejam poniżej długi dokument techniczny. Przeczytaj cały dokument, a następnie przygotuj: trzyzdaniowe streszczenie wykonawcze, listę pięciu najważniejszych wymagań w punktach oraz listę wszelkich niejasności lub sprzeczności, które znalazłeś. Nie rozbudowuj odpowiedzi. [wklej swój dokument tutaj]

Porównaj z

GLM 5.3 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.02/M wejście, $0.72/M wyjście
GLM 5.3
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.08/M wejście, $4.80/M wyjście
GLM 5.2
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $9.00/M wyjście
GLM 4.6
Model z otwartymi wagami
Kontekst 204,800 tokenów · $0.50/M wejście, $2.00/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od z-ai

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić GLM-5.3-FlashX lokalnie?: Nie. Z.ai nie udostępniło wag, więc model jest dostępny tylko przez API i nie można go uruchomić na własnym sprzęcie.
Ile to kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?: Cena to 0,37 USD za milion tokenów wejściowych i 1,25 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu o rozmiarze 1 048 576 tokenów.
Czym różni się FlashX od GLM-5.3-Flash?: FlashX to szybka wersja GLM-5.3-Flash, osiągająca do 200 tokenów na sekundę; oba modele mają tę samą architekturę i liczbę parametrów.

Wyrok kapitana
Naprawdę szybki, tani model multimodalny z prawdziwym kontekstem 1 mln tokenów — warto rozważyć do potoków agentów, gdzie liczy się szybkość i koszt bardziej niż najwyższa dokładność.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: GLM 5.3 FlashX

Wynik heat od 18 Sep 2026

Wskaźnik popularności

8,281°

Ten tydzień

▲

25.2%

8,251° wtedy, 8,281° teraz

Ten miesiąc

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,281°

Tokeny OpenRouter

186,521,041,354 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 18,652; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 8,281°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
18,652 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,281°
8,281°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
8,281°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

GLM 5.3 FlashX to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm z-ai wizja wideo rozumowanie agenci kodowanie długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli