Z.ai
·Released on 26 авг. 2026 г.

GLM 5.3 Flash API Benchmarks, Pricing & Provider Data

Compare GLM 5.3 Flash with another model

Choose a model to open its comparison page.

Share on X
LLM

The page also shows measured API speed and first-token latency.

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-contex...

Скорость
#68of 76
283char/s
16.46 s

Производительность по категориям

Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.

Покрытие
2 / 8
Методология
V3.0
Производительность по категориямОценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.Агенты-Программирование56.5Рассуждение60.7Знания-Математика-Многоязычность-Мультимодальность-Следование инструкциям-
#1Рассуждение60.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 46.874.6
abstract logicТолько априорное
scientific causal60.7
gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verificationТолько априорное
#2Программирование56.5Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.572.4
code generation56.5
scicode · scicode
repository engineeringТолько априорное
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
Нет данных:АгентыЗнанияМатематикаМногоязычностьМультимодальностьСледование инструкциям

Specifications

Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.

INPUT
1.3Mtokens
1.6K pages of text
OUTPUT
131.1Ktokens
8K128K1M4M
1.3M

Возможности

Technical Details

Вход
Выход
Выпущена
Aug 2026
Документация
Токенизатор
Other
Архитектура
text+image+video->text
Модерация
Нет
Дата окончания
2098-12-31
Поддерживаемые параметры
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Rankings

Excels at

Подробные оценки

Обновлено: 27 авг. 2026 г.

Скорость и задержка

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}

Скорость вывода41.8 tok/s#68 / 76Время до первого токена1.16 s#39 / 76
Скорость вывода
Output speed
Рейтинг LMSpeed#68
Оценка41.8 tok/s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4
Время до первого токена
Time to first token
Рейтинг LMSpeed#39
Оценка1.16 s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4

Цены

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}

Цена входных данных$0.150/M#21 / 180Цена выходных данных$0.500/M#21 / 180
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка$0.150/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка$0.500/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4

Агенты

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментовТолько априорное
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное

Программирование

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка56.580% интервал40.5–72.41/4 Измеренные измеренияSciCode46.1%#43 / 205
Измерения и доказательства
Генерация кода56.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · scicode · z 0.73 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#43
Оценка46.1%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4

Рассуждение

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка60.780% интервал46.8–74.61/4 Измеренные измеренияGPQA91.2%#21 / 212HLE39.9%#27 / 209
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение60.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
gpqa · gpqa · z 1.06 · q 1.00
hle · hle · z 0.93 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельствТолько априорное
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка91.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#27
Оценка39.9%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено27 авг. 2026 г.
Достоверность4

Знания

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Широкие знанияТолько априорное
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное

Математика

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное

Многоязычность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное

Мультимодальность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное

Следование инструкциям

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкцийТолько априорное
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное

Альтернативы и похожие модели

Также известна как

glm-5.3-flashz-ai/glm-5.3-flash

Рейтинги основаны на тестах, предоставленных сообществом, и периодических зондах работоспособности. Носит рекомендательный характер, не является официальными данными.Artificial AnalysisСтандартные бенчмарки могут включать BenchLM и другие открытые источники.

Работайте с данными LMSpeed

Бесплатно

Бесплатный публичный API для цен LLM, бенчмарков и данных провайдеров

  • Актуальные цены и доступность
  • Бенчмарки скорости и задержки
  • 300+ моделей, 600+ провайдеров
  • 1 000 запросов в день
Документация API