GLM 5.3 Flash
Réseau Neuronal
GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai : pour le code, les scénarios d'agent et le travail avec un long contexte.
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 nativement multimodal de Z.ai, conçu pour un travail économique sur le code et les tâches d'agent longues, où il est crucial de maintenir le fil du raisonnement sur de nombreuses étapes. L'architecture d'attention hybride combine des mécanismes clairsemés et linéaires, permettant au modèle de gérer avec précision les longs contextes sans perdre de détails dans les données d'entrée volumineuses. La variante batch est destinée au traitement par lots lorsque le volume prime sur la réactivité immédiate. Dans BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe à l'usage, pour les jetons consommés, sans abonnement, et ils n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer les réponses ou de basculer sans réécrire l'intégration grâce à une API unique compatible OpenAI. Les entreprises bénéficient de contrats, de factures et d'un panneau d'administration avec limites. Scénarios : refactoring et revue de grands dépôts, analyse de code inconnu et débogage, agents autonomes avec de longues chaînes d'étapes, analyse de documentation volumineuse, traitement de masse de requêtes similaires.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.
C'est un modèle textuel de Z.ai avec un contexte d'environ un million de jetons. Il traite les longs documents, le code et l'analyse : examen de grands dépôts, refactoring, débogage, tâches STEM, résumé de documents volumineux. Il comprend les images et documents en entrée, sait raisonner et appeler des fonctions.
La limite de sortie est de 131 072 jetons par réponse, soit des dizaines de pages. Suffisant pour un grand module de code, une analyse technique détaillée, la traduction d'un document volumineux ou un rapport complet sans diviser la tâche.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge. Le modèle construit le processus de résolution avant la réponse finale, ce qui aide en mathématiques, logique, analyse de données et débogage. Sur des tâches complexes, cela réduit nettement les erreurs.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous décrivez le schéma des outils, le modèle choisit le bon et renvoie les arguments au format défini. Pratique pour les agents, l'analyse de documents et l'intégration backend.
Selon nos données, les images et documents sont acceptés en plus du texte. Vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un PDF pour obtenir une analyse textuelle. La prise en charge audio et vidéo n'est pas indiquée, le modèle génère uniquement du texte.
GLM de Z.ai est un modèle multilingue qui fonctionne avec le russe : il répond sur le fond, résume des documents, écrit des commentaires de code. Pour les termes techniques et le style, vérifiez le résultat. Dans BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles.