z-ai
Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
A documentação da Z.ai descreve o GLM-5.3-Flash como um modelo GLM-5 nativamente multimodal, com 320 bilhões de parâmetros totais e 18 bilhões ativos, que aceita texto, imagem e vídeo e gera texto. O catálogo da OpenRouter indica janela de contexto de 1.048.576 tokens, suporte a ferramentas e saídas estruturadas e raciocínio obrigatório com níveis baixo, alto e máximo. A OpenRouter também reporta medições nas categorias de design, codificação, operação de agentes e inteligência, enquanto a Z.ai o posiciona para codificação eficiente e tarefas de agente de longo horizonte; valide essas afirmações em cargas reais.[1][2]
Pontos fortes
- Aceita entradas de texto, imagem e vídeo e gera texto; a Z.ai o apresenta como o primeiro modelo nativamente multimodal da série GLM-5.[1][2]
- Oferece uma janela de contexto de 1.048.576 tokens; a Z.ai afirma que sua atenção híbrida, que combina atenção esparsa e linear, foi projetada para preservar comportamento preciso em contextos longos e reduzir o custo de serviço.[1][2]
- A documentação declara licença MIT e lista opções de implantação com SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth e TokenSpeed; o catálogo também inclui suporte a ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Limitações
- O pacote de evidências contém uma ficha da OpenRouter e documentação da própria Z.ai, portanto as afirmações do fornecedor sobre desempenho e eficiência ainda exigem validação independente e específica da carga de trabalho.[1][2]
- A OpenRouter marca o raciocínio como obrigatório e o nível máximo como padrão; a Z.ai informa que os níveis baixo ou alto precisam ser solicitados explicitamente, então as aplicações devem confirmar o comportamento necessário.[1][2]
- As fontes não informam data de corte do conhecimento, requisitos de hardware nem detalhes de segurança e proteção; as notas de avaliação também usam amostragem e contextos específicos que podem não corresponder à produção.[1][2]
Onde usar
- Considere para assistentes de codificação, análise de repositórios e fluxos de agentes que precisem de ferramentas; faça um piloto com suas próprias tarefas antes da adoção.[1][2]
- Considere para aplicações multimodais que precisem interpretar texto, imagens ou vídeo e retornar texto.[1][2]
- Considere para análise de documentos ou mídia de contexto longo quando uma janela muito ampla for importante; meça precisão e custo no ambiente de destino.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 5.3 FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 5.3 FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...
Especificações
- ID do modelo
- z-ai/glm-5.3-flash
- ID canônico
- z-ai/glm-5.3-flash-20260826
- Criador
- z-ai
- Adicionado ao OpenRouter
- 26.08.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.040 / saída $0.078
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: obrigatório · padrão max · esforços: max, high, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | SS — top 10% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão max · esforços: max, high, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 27.8 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 71.5 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 50.9 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 55% · posição 20 | 1,296Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 54% · posição 11 | 1,269Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 48.3% · posição 28 | 1,268Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 50.2% · posição 33 | 1,257Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 46.5% · posição 27 | 1,268Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 54.8% · posição 15 | 1,272Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 52.1% · posição 19 | 1,298Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 47.3% · posição 39 | 1,258Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Relacefp4 | 1,048,576 | $0.040 | $0.078 | — | — | 100% |
| Wafernvfp4 | 1,048,576 | $0.042 | $0.184 | — | — | 100% |
| OpenInferencefp4 | 1,048,576 | $0.060 | $0.300 | — | — | 100% |
| Darkbloomfp4 | 262,144 | $0.065 | $0.180 | — | — | 72.73% |
| Wafernvfp4 | 1,048,576 | $0.065 | $0.240 | — | — | 100% |
| Tenstorrentfp8 | 262,000 | $0.075 | $0.250 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 1,048,576 | $0.075 | $0.250 | — | — | 100% |
| Near AIfp8 | 1,048,576 | $0.080 | $0.500 | — | — | 100% |
| Novitafp8 | 1,048,576 | $0.084 | $0.280 | — | — | 100% |
| StreamLakefp8 | 1,024,000 | $0.089 | $0.295 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 1,048,576 | $0.100 | $0.400 | — | — | 100% |
| DekaLLM | 1,048,576 | $0.100 | $0.500 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp4 | 1,048,576 | $0.108 | $0.350 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp4 | 1,048,576 | $0.108 | $0.350 | — | — | 100% |
| DigitalOcean | 1,048,576 | $0.112 | $0.375 | — | — | 100% |
| Morphfp8 | 1,048,576 | $0.116 | $0.122 | — | — | 100% |
| Reka | 1,048,576 | $0.120 | $0.300 | — | — | 100% |
| CoreWeavenvfp4 | 1,048,576 | $0.120 | $0.380 | — | — | 100% |
| River | 1,048,576 | $0.120 | $0.400 | — | — | 100% |
| NextBitfp4 | 1,048,576 | $0.120 | $0.450 | — | — | 100% |
| Particle AInvfp4 | 1,048,576 | $0.120 | $0.500 | — | — | 100% |
| Makorafp4 | 1,048,576 | $0.140 | $0.240 | — | — | 100% |
| Mistral | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| KT | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Coherenvfp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Nebiusfp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Modalfp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Crusoefp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Friendli | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Together | 1,048,575 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Parasailfp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 96.67% |
| BaseTenfp8 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Venice | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 96.67% |
| DeepInfrafp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Z.AIfp8 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| Inceptronfp8 | 1,048,576 | $0.175 | $0.470 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.175 | $0.625 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.175 | $0.625 | — | — | — |
| Parasailfp4 | 1,048,576 | $0.188 | $0.625 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.225 | $0.750 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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