К результатам поиска

zhipu

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3 Flash от Z.ai — мультимодальная модель семейства GLM-5 с 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активны.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 048 576 токенов1 048 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
14,27 ₽
Выход
49,93 ₽
Кэш
4,10 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
41,8
Код
71,5
Доступность
100%
API ID
zhipu/glm-5.3-flash

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
14,27 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
49,93 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
4,10 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

GLM-5.3 Flash от Z.ai — мультимодальная модель семейства GLM-5 с 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активны. Предназначена для программирования, работы агентов и контекста до 1 млн токенов. Использует гибрид разреженного и линейного внимания. По данным источника, в тестах программирования и агентных задач приближается к Claude Opus 4.8 и превосходит GLM-5.2.

Релиз

Характеристики

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения, Видео

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 048 576 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
131 072 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения, Входное видео

Контрольные показатели

Artificial Analysis

19 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
41,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Индекс программирования
71,5 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
Индекс агентных задач
50,9 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 454 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

  • AutomationBench-AA60,4 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи25,4 %

    Полностью выполненные рабочие процессы без нарушений ограничений

  • GDPval-AA v21 647 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.180 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

  • GDP.pdf15,4 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)80 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)57,3 %

    Задачи с экономической ценностью

  • GPQA Diamond (архивный)91,2 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

Знания

  • AA-Omniscience · точность27,5 %

    Доля вопросов с правильным ответом

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)27,6 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

Рассуждение

  • CritPt15,4 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

Рассуждения

  • HLE39,9 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA51,1 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

Программирование

  • SciCode51,6 %

    Программирование на Python для научных вычислений

  • Terminal-Bench v4.032,8 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "zhipu/glm-5.3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ