GLM 5.3 FlashX
Réseau Neuronal
GLM 5.3 FlashX est un modèle multimodal Z.ai à haute vitesse, idéal pour les chats et l'intégration 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 FlashX?
GLM-5.3-FlashX est une version rapide de GLM-5.3-Flash par Z.ai : elle conserve l'architecture hybride avec attention clairsemée et linéaire, mais met l'accent sur la vitesse de génération, atteignant jusqu'à 200 jetons par seconde. Le modèle est nativement multimodal, acceptant texte et images, avec des réponses dans un dialogue unique. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons consommés, sans abonnement, et ils n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre, avec une commutation facile. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer le modèle et de le changer sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, GED et panneau d'administration avec limites. Utilisez GLM-5.3-FlashX pour les besoins de réactivité : chatbots, support de premier niveau, traitement de masse, brouillons et correction de code, analyse d'images et prototypes de services multimodaux.Questions fréquentes sur GLM 5.3 FlashX
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 mode de raisonnement et appel d'outils. Il est adapté au travail sur le code (écriture, refactoring, débogage), à l'analyse, aux tâches STEM, à l'analyse de documents et de longs textes. Un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons permet de conserver des dépôts entiers et des rapports dans le dialogue.
La limite de sortie est de 131 072 jetons par réponse. Cela suffit pour un module de code volumineux, une analyse technique détaillée, une documentation étendue ou un long texte analytique sans avoir à découper manuellement la tâche ou à recoller les fragments.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : avant la réponse finale, le modèle traite la tâche étape par étape. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et analyse multi-étapes, où la chaîne de raisonnement est plus importante qu'un résultat rapide et superficiel.
Oui, le modèle fonctionne avec l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez connecter des outils externes, des bases de données et des services, créer des agents et obtenir des réponses prévisibles selon un schéma, prêtes à être analysées par votre application.
En plus du texte, des images et des documents sont acceptés en entrée : vous pouvez demander d'analyser une capture d'écran, un schéma, un diagramme ou un PDF et obtenir une réponse textuelle. Le modèle génère du texte. Pour l'audio et la vidéo, BotHub propose des modèles dédiés ; le changement ne prend que quelques secondes.
Le modèle est multilingue et, lors de nos tests, il gère avec assurance les requêtes en russe : explications, analyse de documents et tâches techniques. La meilleure façon d'évaluer la qualité pour votre tâche est de poser quelques questions types et de comparer la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre BotHub.