Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash с открытыми весами
2026-08-26 компания Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash — мультимодальную модель для программирования, работы с документами и выполнения задач через внешние инструменты. Она содержит 320 млрд параметров, но при обработке запроса использует 18 млрд. До релиза модель анонимно тестировали под названием ox-alpha. Веса опубликованы в официальном каталоге Z.ai на Hugging Face.
GLM-5.3-Flash получила гибридную архитектуру с разреженным и линейным вниманием, 45 слоями и поддержкой контекста до 1 млн токенов. Для развертывания у себя заявлена совместимость с SGLang, vLLM, TokenSpeed и KTransformers; лицензия — MIT. По данным вендора, модель превосходит GLM-5.2 на DeepSWE v1.1 со счетом 63,4 против 46,2 и на AutomationBench — 48,8 против 26,2. Независимых замеров пока нет.
Релиз интересен компаниям, которым нужна модель для анализа интерфейсов, документов и программного кода в закрытом контуре. Открытые веса снижают зависимость от внешнего API, но модель такого размера потребует дорогостоящей серверной инфраструктуры и отдельной проверки скорости на целевой нагрузке. Актуальные цены API в USD за 1M токенов не опубликованы, поэтому корректно пересчитать стоимость работы в рубли пока нельзя.
Z.ai сообщает, что GLM-5.3-Flash уже доступна пользователям GLM Coding Plan. Следует отслеживать появление официального тарифа API, независимых испытаний и подтвержденных требований к памяти: без этих данных сравнивать совокупную стоимость владения с облачными моделями преждевременно.
Что за модель: GLM-5.3-Flash
Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash 2026-08-26 как первую модель семейства GLM-5 с изначальной поддержкой текста и изображений. Модель имеет 320 млрд параметров, из которых при работе задействуются 18 млрд, и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Архитектура сочетает разреженное подключение параметров, разреженное и линейное внимание; веса опубликованы по лицензии MIT. По данным вендора, GLM-5.3-Flash превосходит GLM-5.2 в прикладных и тестовых задачах при цене примерно в десять раз ниже, однако независимых замеров пока нет.
Что это значит для бизнеса
Модель подходит компаниям, которым нужны анализ крупных репозиториев, автоматизация длительных инженерных задач и обработка изображений без передачи данных закрытому поставщику. Через OpenRouter работа стоит 0.075 USD за 1M входных и 0.25 USD за 1M выходных токенов. Главный риск при развертывании у себя — размер весов: несмотря на 18 млрд активных параметров, хранить и обслуживать нужно модель на 320 млрд параметров; до закупки оборудования следует проверить доступные форматы сжатия, скорость и качество на собственных задачах.
Хроника GLM-5.3-Flash
Zhipu выпустила открытые веса GLM-5.3-Flash
Zhipu выпустила GLM-5.3-Flash с 320 млрд параметров, из которых активны 18 млрд. Модель поддерживает изображения, программный код и контекст до 1 млн токенов. Веса опубликованы по лицензии MIT, а для развёртывания заявлена поддержка SGLang, vLLM и TokenSpeed. Результат около 206 токенов в секунду на DGX Station GB300 остаётся неподтверждённым пользовательским замером и в карточку не включён.
Z.ai выпустила открытую мультимодальную модель GLM-5.3-Flash
Z.ai представила GLM-5.3-Flash с 320 млрд параметров, из которых при работе задействуются 18 млрд. Модель принимает текст и изображения, ориентирована на программирование и длительные многоэтапные задачи. Веса опубликованы по лицензии MIT, поэтому модель можно развернуть у себя. Заявленные результаты тестов предоставлены вендором; независимых замеров пока нет.
Z.ai выпустила открытые веса GLM-5.3-Flash
Z.ai опубликовала веса GLM-5.3-Flash на Hugging Face под лицензией MIT. Модель получила 320 млрд параметров, 18 млрд активных параметров, встроенную работу с изображениями и контекст до 1 млн токенов. Для развертывания у себя заявлена поддержка SGLang, vLLM и TokenSpeed.
Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash с открытыми весами
Z.ai открыла доступ к GLM-5.3-Flash и опубликовала веса модели под лицензией MIT. Модель содержит 320 млрд параметров, из которых при работе активируются 18 млрд, и принимает текст и изображения. По данным вендора, новая гибридная архитектура снижает вычислительные затраты по сравнению с GLM-5.3 и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Независимых замеров производительности и требований к инфраструктуре пока нет.
Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash с открытыми весами
2026-08-26 Z.ai официально выпустила GLM-5.3-Flash и открыла веса модели под лицензией MIT. Модель получила 320 млрд параметров, из которых при работе задействуются 18 млрд, поддержку изображений и контекст до 1 млн токенов. Все опубликованные результаты тестов предоставлены Z.ai; независимых замеров пока нет.
Zhipu выпустила GLM-5.3-Flash с открытыми весами
Zhipu официально выпустила GLM-5.3-Flash, ранее проходившую закрытое тестирование под именем Ox Alpha. Модель получила 320 млрд параметров при 18 млрд активных, мультимодальный ввод и контекст до 1 048 576 токенов. Веса доступны на Hugging Face по лицензии MIT, а для развертывания у себя заявлена поддержка SGLang, vLLM, TokenSpeed и KTransformers. Представленные результаты тестов получены или собраны вендором; независимых замеров пока нет.