GLM 5.3 FlashX
8281°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Z.ai | 1,048,576 token context | $0.37/M input, $1.25/M output. Ang GLM-5.3-FlashX ay ang high-speed variant ng Z.ai's GLM-5.3-Flash, isang native multimodal model na naghahatid ng inference speeds na hanggang 200 tokens/s. Nakabase sa parehong hybrid sparse at linear attention architecture (320B kabuuang parameters, 18B active), ito ay angkop para sa efficient coding, visual understanding, at long-horizon agent tasks na may 1M-token context window.
Mga gabay para sa model na ito
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang GLM-5.3-FlashX ay ang speed-optimised na bersyon ng GLM-5.3-Flash mula sa Z.ai, isang native multimodal na modelo na itinayo gamit ang hybrid sparse at linear attention architecture na may 320B kabuuang parameter at 18B aktibo. Umaabot ito ng hanggang 200 tokens kada segundo at may 1M-token na context window, kaya isa ito sa mga mas mabilis na opsyon sa presyong ito para sa coding, visual understanding, at agent workflows.
Kilalang-kilala sa
- Hanggang 200 tokens/s na bilis ng inference, mabilis para sa ganitong klase ng modelo.
- 1M-token context window — tunay na pangmatagalang dokumento at multi-turn na paggamit ng agent.
- Native multimodal: kaya ang vision at video kasabay ng teksto.
- Epektibong MoE design: 320B kabuuang parameter, 18B lang ang aktibo kada forward pass.
- Presyong mas mababa kaysa karamihan ng mga frontier multimodal na modelo.
Mag-ingat sa
- Hindi pampubliko ang mga weights; pinapatakbo lang ito sa pamamagitan ng Z.ai API, walang lokal na deployment.
- Ang output ay nagkakahalaga ng $1.25 kada M tokens — mabilis kumalat ang gastos sa agent loops na may mahahabang output.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
I-refactor ang magulong function
Narito ang isang Python function na gumagana pero mahirap basahin at mabagal sa malalaking listahan. I-refactor ito para sa kalinawan at performance, ipaliwanag ang bawat pagbabago, at ituro ang mga edge case na tahimik na hindi pinapansin ng orihinal na code.
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
Magplano ng long-horizon na agent
Nagpaplano ka ng isang autonomous agent na nagmo-monitor sa GitHub repository ng isang kumpanya, nagta-triage ng mga bagong isyu ayon sa tindi, gumagawa ng draft ng sagot para sa nag-report, at nagbubukas ng Jira ticket kung kritikal ang isyu. I-outline ang buong task graph, tukuyin kung saan kailangan ng agent ang aprubal ng tao, at ituro ang mga failure mode na malamang magdulot ng tahimik na error.
I-summarise ang mahabang dokumento
Magpapaste ako ng mahaba at teknikal na espesipikasyon sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, pagkatapos gumawa ng: tatlong pangungusap na executive summary, isang bulleted list ng limang pinakamahalagang requirement, at listahan ng anumang kalabuan o kontradiksyon na nakita mo. Huwag dagdagan ang output.
[paste your document here]
Ihambing sa
- GLM 5.3 FlashModelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
- GLM 5.3Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.08/M input, $4.80/M output
- GLM 5.2Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $9.00/M output
- GLM 4.6Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.50/M input, $2.00/M output
Higit pang mga text model mula sa z-ai
Mga tanong na madalas itanong
- Pwede ko bang patakbuhin ang GLM-5.3-FlashX nang lokal?
- Hindi. Hindi inilabas ng Z.ai ang mga weights, kaya API-only ang modelo at hindi pwedeng patakbuhin sa sariling hardware.
- Magkano ang gastos at gaano kalaki ang context?
- Presyo ay $0.37 kada milyon input tokens at $1.25 kada milyon output tokens, na may 1,048,576-token na context window.
- Paano naiiba ang FlashX sa GLM-5.3-Flash?
- Ang FlashX ay ang high-speed na bersyon ng GLM-5.3-Flash, target ang hanggang 200 tokens kada segundo; pareho silang may parehong architecture at bilang ng parameter.
Hatol ng KapitanIsang tunay na mabilis at murang multimodal na modelo na may totoong 1M context — sulit tingnan para sa agent pipelines kung saan mahalaga ang bilis at gastos kaysa sa frontier accuracy.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
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 ng kasikatan ng GLM 5.3 FlashX
Heat score mula 18 Sep 2026
Iskor ng init
8,281°
Ngayong linggo
▲
25.2%
8,251° noon, 8,281° ngayon
Ngayong buwan
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,281°
OpenRouter tokens
186,521,041,354 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 18,652 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 8,281°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.18,652 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+1,281°8,281°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.8,281°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Ang GLM 5.3 FlashX ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmz-aipaninginvideopangangatwiranmga ahentepag-codingmahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153