MODEL VARLIĞI
GLM-5.3-Flash
Z.ai'ın GLM-5 serisindeki ilk yerel çok modlu modeli. 320 milyar toplam, 18 milyar etkin parametre; seyrek ve doğrusal dikkatin birlikte kullanıldığı karma mimari, Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) ile tamamlanıyor. Z.ai bu mimarinin GLM-5.3'e göre dikkat hesabını 3,01 kat ve KV cache'i 4,44 kat azalttığını bildiriyor. Video, görüntü, metin ve dosya girdisi kabul edip metin üretiyor. Amiral gemisi GLM-5.3 modele özel bir lisansla yayımlanmışken bu model MIT lisanslı: açık ağırlık tarafında serinin en izin verici üyesi.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Z.ai
- Model tipi
- Çok modlu LLM
- Bağlam
- 1M token
- Modaliteler
- metin · görsel · video
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- MIT
- Yönetilen API
- Var
- Yayın
- 2026-08-26
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 1M token bağlam penceresi, 128K token azami çıktı
- 320B toplam / 18B etkin parametre
- Yerel çok modlu görsel anlama: video, görüntü, metin ve dosya girdisi
- Seyrek ve doğrusal dikkatin karması; GLM-5.3'e göre dikkat hesabında 3,01×, KV cache'te 4,44× azalma
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) mimarisi
- `reasoning_effort` ile üç kademeli düşünme bütçesi (low / high / max)
- MIT lisanslı ağırlıklar: bölgesel kısıt veya gelir eşiği yok
- Araç çağırma, bağlam önbellekleme ve yapılandırılmış çıktı
Sınırlılıklar
- Düşünme modu yalnızca açık konumda; kapatılamıyor.
- Yalnızca metin üretir; görüntü, ses veya video üretemez.
- 18 milyar etkin parametreye karşın 320 milyarlık gövdenin tamamı bellekte tutulmak zorunda.
- Model kartındaki değerlendirmelerin bir kısmı 300.000 tokenlık bağlamla yapılmış; 1M pencerenin uçtaki başarımı için yayımlanmış ölçüm yok.
Tipik kullanım alanları
- Görsel belge ve ekran görüntüsü işleme
- Video anlama ve içerik çıkarımı
- Maliyet duyarlı ajan tabanlı kodlama
- Yüksek hacimli çok modlu çıkarım akışları
- Kendi altyapısında barındırılan MIT lisanslı çok modlu asistan
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.