Kan jag köra GLM-5.3-Flash lokalt?

Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under zai-org/GLM-5.3-Flash. Den stöder SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers och Unsloth, men med 320 miljarder totala parametrar behöver du betydande hårdvara även om endast 18 miljarder parametrar är aktiva vid inferens.

Vad kostar GLM-5.3-Flash och hur stort är dess kontextfönster?

Via Z.ai API kostar det $0,03 per miljon inmatningstokens och $0,90 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 1 048 576 tokens.

Hur skiljer sig GLM-5.3-Flash från tidigare GLM-modeller?

Det är den första inbyggt multimodala modellen i GLM-5-serien, byggd på en ny basmodell med hybrid sparsam och linjär uppmärksamhetsarkitektur som tidigare GLM-versioner inte använde. Z.ai säger att den överträffar GLM-5.2 i benchmarktester till en tiondel av priset.

▲

26.6%

den här veckan

GLM 5.3 Flash

9421°

#llm #z-ai #vision #video #resonemang #kodning

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

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.

Guider för denna modell

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

Bästa lokala LLM efter användningsområde (oktober 2026): rätt öppna modell för varje jobb

Hur mycket VRAM behöver jag egentligen för lokal AI?

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

GLM-5.3-Flash är en inbyggd multimodal modell från Z.ai med 320 miljarder totala parametrar men endast 18 miljarder aktiva, vilket gör att den presterar långt över sin driftskostnad. En hybridarkitektur med sparsam och linjär uppmärksamhet låter den hantera en hel miljon tokens kontext utan den vanliga beräkningsstraffet. Den passar utvecklare som behöver seriös kodnings- och agentkapacitet till ett pris närmare en lättviktsmodell än en frontlinjemodell.

Känd för

En miljon tokens kontext med reducerad serverkostnad via hybriduppmärksamhet
18 miljarder aktiva parametrar av totalt 320 miljarder – effektiv vid inferens
Stark prestanda för kodning och långsiktiga agentuppgifter
Inbyggd multimodalitet: text, vision och video i en och samma modell
Justering av resonemangsbudget via en reasoning_effort-parameter

Se upp för

320 miljarder totala parametrar innebär att lokal driftsättning kräver seriös hårdvara trots det låga antalet aktiva.
Utdata prissätts till $0,90 per miljon tokens – billigt enligt frontlinjestandard, men var försiktig med agentloopar som genererar mycket.
Tillverkaren har inte publicerat någon specifik öppen källkodslicens; kontrollera Hugging Face-förvaret innan kommersiell användning.

Bäst för

Kodning

Agenter och verktygsanvändning

Lång kontext

Syn

Kör lokalt

Promptar att prova

Refaktorera en rörig kodbas

Här är en Python-modul som hanterar användarautentisering. Den fungerar men är svår att läsa och saknar felhantering. Refaktorera för tydlighet, lägg till typade funktionssignaturer och kasta specifika undantag istället för att returnera None vid fel. Förklara varje ändring du gör och varför.

Planera en flerstegsagent

Designa en steg-för-steg-agentplan för att automatiskt triagera öppna ärenden i ett GitHub-repo: kategorisera varje som bugg, funktion eller fråga, tilldela en prioritetspoäng baserat på antal kommentarer och ålder, och skapa en enmeningssvarsmall för varje kategori. Lista verktygen agenten behöver och markera vilka steg som kräver mänsklig granskning.

Resonera över ett långt dokument

Jag kommer att klistra in ett långt kontrakt nedan. Läs hela dokumentet och: identifiera varje klausul som begränsar ansvar, notera eventuella motstridigheter, och sammanfatta nettoskyddet för varje part på enkelt språk. Markera klausuler som en icke-jurist kan missa men som innebär betydande finansiell risk.

Jämför med

GLM 5.3 FlashX
Endast API-modell
1,048,576 tokens kontext · $0.37/M indata, $1.25/M utdata
GLM Flash Latest
Endast API-modell
1,048,576 tokens kontext · $0.02/M indata, $0.72/M utdata
GLM 5V Turbo
Endast API-modell
202,752 tokens kontext · $1.20/M indata, $4.00/M utdata
GLM 5 Turbo
Endast API-modell
202,752 tokens kontext · $1.20/M indata, $4.00/M utdata

Fler textmodeller från z-ai

Vanliga frågor

Kan jag köra GLM-5.3-Flash lokalt?: Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under zai-org/GLM-5.3-Flash. Den stöder SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers och Unsloth, men med 320 miljarder totala parametrar behöver du betydande hårdvara även om endast 18 miljarder parametrar är aktiva vid inferens.
Vad kostar GLM-5.3-Flash och hur stort är dess kontextfönster?: Via Z.ai API kostar det $0,03 per miljon inmatningstokens och $0,90 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 1 048 576 tokens.
Hur skiljer sig GLM-5.3-Flash från tidigare GLM-modeller?: Det är den första inbyggt multimodala modellen i GLM-5-serien, byggd på en ny basmodell med hybrid sparsam och linjär uppmärksamhetsarkitektur som tidigare GLM-versioner inte använde. Z.ai säger att den överträffar GLM-5.2 i benchmarktester till en tiondel av priset.

Kaptens omdöme
En sällsynt kombination: frontlinjeklassad kontext och multimodal kapacitet till ett pris som gör långa agentkörningar ekonomiskt hållbara.

Model card på Hugging Face

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Popularitetstrend för GLM 5.3 Flash

Värmenpoäng sedan 26 Aug 2026

Värmescore

9,421°

Den här veckan

▲

26.6%

9,390° då, 9,421° nu

Den här månaden

▲

286%

9,242° då, 9,421° nu

Senaste året

n/a

Inte släppt/spårad än

7,000°

Golvet

Skalan går från 0° till 9 999°. Allt under 7,000° är reserverat för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta. 7,000° är där mätta data börjar: en modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger på golvet, och mätningarna fyller graderna ovanför. Golvet säger inget om modellen; det gör bara graderna ovanför, och det är de som skiljer en modell från en annan.

+2,026°

OpenRouter-token

56,734,070,001,964 token som denna modell bearbetat via OpenRouter de senaste 30 dagarna, både prompts och svar. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning i nedladdningsterm, totalt 5,673,407; token från senaste dagen räknas in i användningstakten. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+395°

Adoptionshastighet

Ungefär 183,507 nedladdningar per dag, mätt mellan två avläsningar av källorna, aldrig uppskattat från ett livstidsgenomsnitt. Hastigheten väger en fjärdedel av nedladdningstermen, så en ny våg syns utan att en dags toppar slår ut år av användning.

Visa detaljerad uppdelning

Varje siffra på den här sidan kan kontrolleras. Den här modellens heat-poäng är 9,421°, och här byggs den upp en ingrediens i taget, med löpande total efter varje: golvet, graderna varje källa lägger till, bonusen för modelltypen och vad vikternas ålder drar bort. Färgerna är banden i diagrammet ovan. Ordlistan i slutet förklarar varje term.

1
Börja vid golvet.
Varför 7,000° och inte noll: skalan går från 0° till 9 999°, och delen under 7,000° är reserverad för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta och aldrig rankas högre än en modell med data. 7,000° är där mätta data börjar. En modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger här; allt som följer är mätning, och utrymmet ovanför golvet rymmer tio tiofaldiga steg i nedladdningar på 300° vardera. Golvet är detsamma för varje modell, så det avgör inget; det gör graderna ovanför.
7,000°
löpande total
2
Lägg till nedladdningarna.
5,673,407 nedladdnings-ekvivalenter totalt, från OpenRouter-token. Tio gånger nedladdningarna ger samma 300°, så storlek spelar roll men tar aldrig över poängen.
+2,026°
9,026°
löpande total
3
Lägg till adoptionshastigheten.
Ungefär 183,507 nedladdningar per dag just nu, mätt mellan två mätningar, med en fjärdedels vikt.
+395°
9,421°
löpande total
=
Heat-poängen.
Var den här modellen står på varje lista på den här sidan. Ingenting annat ändrar den.
9,421°

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur den här modellens popularitet har rört sig jämfört med resten av katalogen: dess tillväxt i nedladdningar, gillningar och användning under varje period, mätt mot en typisk modells tillväxt under samma period, med dess heat-poäng vid den tiden. Över den typiska tillväxten ses som en uppgång, under som en nedgång. Det förflutna rekonstrueras från dagens totalsummor, modellens första dag och dess uppmätta nedladdningshastighet där två mätningar finns; en modell som inte fanns i början av en period visar n/a.

Liknande modeller

Mistral Nemo Instruct 2407

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

GLM 5.3 Flash är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm z-ai vision video resonemang kodning agenter lång kontext

Bläddra efter modellfamilj