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Zhipu AI

GLM-5.3-Flash

Em destaqueCodificação nativamente multimodal com custo Flash12% de desconto
EntradaArquivoImagemTextoVídeoSaídaTexto

Formato da APIOpenAI

O primeiro modelo GLM-5 nativamente multimodal, criado para codificação visual de baixo custo com uma janela de contexto de 1M tokens.

glm-5.3-flash
Preço de entrada$0.1421por milhão de tokens
Preço de saída$0.4737por milhão de tokens
Leitura de cache$0.0284$0.032394por milhão de tokens
Janela de contexto1.0M tokensContexto máximo por requisição
Saída máxima131.1K
CobrançaPor token
SaúdeOperacionalSucesso 100% · latência 2.2s · vazão 35.8

Detalhes do modelo

Capacidades, benchmarks e uso típico

GLM-5.3-Flash é o primeiro modelo nativamente multimodal da série GLM-5, com 320B de parâmetros totais e 18B ativos e uma arquitetura híbrida de atenção esparsa mais atenção linear que reduz o cálculo de atenção em 3,01x e o tamanho do cache KV em 4,44x em relação ao GLM-5.3. Ele entende imagens, vídeos e documentos nativamente, observa interfaces e saída renderizada durante ciclos de codificação e conduz tarefas entre código, navegadores e interfaces gráficas. Também lida com entregáveis profissionais como PPTX, PDF, DOCX e XLSX. O modelo aceita entradas de texto, imagem, vídeo e arquivo e retorna texto, com uma janela de contexto de 1M tokens e até 128K tokens de saída. O modo de raciocínio só suporta ativado. Os preços originais mostrados aqui são os preços de tabela oficiais em CNY convertidos a 7,1 CNY por USD: CNY 0,80 por 1M tokens de entrada sem cache, CNY 0,23 por 1M tokens de entrada com acerto de cache e CNY 2,80 por 1M tokens de saída. O armazenamento em cache está atualmente gratuito por tempo limitado. A variante mais rápida GLM-5.3-FlashX é exposta sob o nome de modelo separado glm-5.3-flashx.

Nativamente multimodal

Entende imagens, vídeos e documentos sem um modelo de visão separado.

Arquitetura híbrida eficiente

320B de parâmetros totais e 18B ativos com atenção esparsa mais linear.

Ciclos de codificação visual

Inspeciona interfaces e saída renderizada, depois itera sobre o resultado.

GLM-5.3-Flash