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.
- Вход
- 14,27 ₽
- Выход
- 49,93 ₽
- Кэш
- 4,10 ₽
- Интеллект
- 41,8
- Код
- 71,5
- Доступность
- 100%
zhipu/glm-5.3-flashДанные 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
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- 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
- 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))





