GLM 5.3 Flash
Réseau Neuronal
GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal natif de Z.ai pour la programmation, les tâches d'agent et l'utilisation via API.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GLM 5.3 Flash?
GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal natif de Z.ai, axé sur une programmation économique et des scénarios d'agent longs. Son architecture d'attention hybride, combinant sparse et linéaire, maintient la précision sur de grands volumes de contexte, permettant aux longues chaînes d'étapes d'aboutir sans perdre le fil du raisonnement. Dans BotHub, GLM 5.3 Flash est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe en roubles, uniquement pour les jetons consommés, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre, avec une commutation facile, une API compatible OpenAI, un chiffrement AES-GCM et un accès entreprise avec contrat, facture et panneau d'administration. Pour les développeurs, le modèle est utile pour écrire et refactoriser du code, analyser de grands dépôts et déboguer. Pour les créateurs d'agents, il convient aux pipelines multi-étapes. Les analystes peuvent traiter des documents volumineux, et les équipes produit peuvent construire un service multimodal sur une seule clé, en changeant de modèle selon la tâche sans réécrire l'intégration.Questions fréquentes sur GLM 5.3 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel de Z.ai avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons. Il accepte du texte, des images et des documents, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions. Adapté aux grandes bases de code, à l'analyse de documents volumineux, à l'analytique et aux tâches nécessitant un long contexte.
La limite de sortie est de 943 717 jetons par réponse, permettant au modèle de fournir une documentation volumineuse, un long rapport ou un gros fichier de code en entier. Vous n'aurez probablement pas besoin de diviser la tâche en parties et de recoller les fragments manuellement.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données : avant la réponse finale, le modèle exécute une chaîne de réflexion interne. Cela aide en mathématiques, logique, débogage de code et tâches multi-étapes où il est crucial de parvenir au résultat de manière cohérente plutôt que de deviner.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Le modèle peut être connecté à vos outils, bases de données et services externes, avec des réponses dans un schéma prévisible. C'est pratique pour les agents, les pipelines et l'automatisation sans avoir à analyser du texte brut.
Images et documents, oui, ce sont des types de données d'entrée pris en charge : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier et demandez une analyse. Il n'y a aucune mention de l'audio ou de la vidéo dans nos données, il ne faut donc pas compter dessus pour l'instant.
Il n'y a pas de mention spécifique sur les langues dans nos données, nous ne pouvons donc rien promettre pour le modèle ; testez-le sur votre tâche réelle, cela prendra quelques minutes. Ce qui est certain : dans BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.