Zhipu выпустила GLM-5.3-Flash с открытыми весами и контекстом 1 млн токенов
2026-08-27 Zhipu выпустила GLM-5.3-Flash — мультимодальную модель на 320 млрд параметров, из которых при работе используются 18 млрд. Она принимает текст и изображения, работает с программным кодом и поддерживает контекст до 1 млн токенов. По данным вендора, обучение проведено на корпусе объёмом 30 трлн токенов.
Веса опубликованы на Hugging Face по лицензии MIT; модель можно развернуть у себя через SGLang, vLLM и TokenSpeed. Архитектура сочетает разреженное и линейное внимание, что должно снизить затраты памяти и вычислений на длинных документах. По заявлению Zhipu, относительно GLM-5.3 вычислительная нагрузка механизма внимания уменьшена в 3 раза, а объём служебной памяти — в 4,4 раза. Цена API в USD за 1M токенов не опубликована.
Для бизнеса GLM-5.3-Flash интересна как основа для внутренних помощников разработчиков, анализа документов и автоматизации многошаговых процессов с изображениями. Публичная лицензия позволяет контролировать данные и разворачивать модель в собственной инфраструктуре, но 320 млрд параметров требуют дорогостоящего оборудования. Поэтому стоимость в рублях без конфигурации серверов и тарифа API рассчитать нельзя; перед закупкой нужен пилот на реальной нагрузке.
Zhipu приводит результаты 84,3 в Terminal Bench 2.1 и 63,4 в DeepSWE v1.1, однако это данные вендора, независимых замеров пока нет. Заявление пользователя о скорости около 206 токенов в секунду на DGX Station GB300 официально не подтверждено. Мы будем отслеживать независимые тесты, цену API и требования к памяти при разных вариантах размещения модели.
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.