OLETOKEN
Назад к моделям

Zhipu AI

GLM-5.3-Flash

ИзбранноеНативное мультимодальное программирование по цене Flashскидка 12%
ВводФайлИзображениеТекстВидеоВыводТекст

Формат APIOpenAI

Первая нативно мультимодальная модель GLM-5, созданная для недорогого визуального программирования с контекстным окном 1M токенов.

glm-5.3-flash
Цена ввода$0.1421за миллион токенов
Цена вывода$0.4737за миллион токенов
Чтение из кэша$0.0284$0.032394за миллион токенов
Окно контекста1.0M токеновМаксимальный контекст на запрос
Макс. вывод131.1K
БиллингЗа токен
СостояниеРаботаетУспех 100% · задержка 2.2s · пропускная способность 35.8

Детали модели

Возможности, бенчмарки и типичные сценарии

GLM-5.3-Flash — первая нативно мультимодальная модель в серии GLM-5, с 320B общими и 18B активными параметрами и гибридной архитектурой разреженного и линейного внимания, которая сокращает вычисления внимания в 3,01 раза и размер KV-кэша в 4,44 раза относительно GLM-5.3. Она нативно понимает изображения, видео и документы, наблюдает за интерфейсами и отрендеренным выводом в циклах программирования и переносит задачи между кодом, браузерами и графическими интерфейсами. Она также обрабатывает профессиональные материалы, такие как PPTX, PDF, DOCX и XLSX. Модель принимает на вход текст, изображения, видео и файлы и возвращает текст, с контекстным окном 1M токенов и до 128K выходных токенов. Режим мышления поддерживает только включённое состояние. Указанные здесь исходные цены — официальные прайс-листовые цены в CNY, конвертированные по курсу 7,1 CNY за USD: 0,80 CNY за 1M входных токенов без кэша, 0,23 CNY за 1M входных токенов с попаданием в кэш и 2,80 CNY за 1M выходных токенов. Хранение кэша сейчас бесплатно в течение ограниченного времени. Более быстрый вариант GLM-5.3-FlashX доступен под отдельным именем модели glm-5.3-flashx.

Нативная мультимодальность

Понимает изображения, видео и документы без отдельной модели зрения.

Эффективная гибридная архитектура

320B общих и 18B активных параметров с разреженным и линейным вниманием.

Циклы визуального программирования

Изучает интерфейсы и отрендеренный вывод, затем итеративно улучшает результат.