z-ai
Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)
z-ai/glm-5.3-flash:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O OpenRouter cataloga z-ai/glm-5.3-flash:batch como uma variante batch do GLM 5.3 Flash da Z.ai, aceitando entradas de texto, imagem e vídeo e retornando texto. A documentação vinculada do GLM-5.3-Flash descreve um projeto criado desde o início para entradas multimodais, com 320B parâmetros totais e 18B ativos, voltado à codificação eficiente e a fluxos extensos de agentes. Sua atenção híbrida, esparsa e linear, pretende preservar o comportamento em contextos longos. Os dados do catálogo indicam que o raciocínio está sempre ativado e pode ser ajustado entre low, high e max. A evidência vem principalmente do fornecedor e do catálogo, portanto a validação em cargas reais continua necessária.[1][2]
Pontos fortes
- Entradas de texto, imagem e vídeo com saída em texto, além de ferramentas e saídas estruturadas, segundo o catálogo.[1]
- A documentação reporta 320B parâmetros totais e apenas 18B ativos, visando atendimento eficiente.[2]
- Janela de contexto catalogada como muito ampla e esforço de raciocínio configurável em low, high e max.[1][2]
Limitações
- Foram fornecidos apenas dados do catálogo OpenRouter e documentação da Z.ai; faltam avaliação independente e detalhes específicos do modo batch.[1][2]
- O catálogo marca o raciocínio como obrigatório, limitando a possibilidade de desativá-lo nessa configuração.[1]
- As configurações de avaliação relatadas variam por tarefa e não substituem testes com a carga pretendida.[1][2]
Onde usar
- Avaliar para fluxos de codificação ou agentes em várias etapas que exijam esta variante batch, após confirmar o comportamento do endpoint.[1][2]
- Considerar para análise de documentos, imagens ou vídeos que produzam texto.[1]
- Considerar para análise de contexto longo ou fluxos com ferramentas após validar custo, latência e raciocínio.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)Fontes 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:batch
- 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 $0.050 / saída $0.180
- 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.050 | $0.180 | — | — | — |
| DeepInfrafp4 | 1,048,576 | $0.120 | $0.400 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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