GLM-5.3-Flash

glm-5.3-flash

GLM-5.3-Flashは、Z.aiがGLM-5シリーズで初めて提供するネイティブなマルチモーダルモデルで、高速コーディング、視覚理解、エージェントワークフロー向けに構築されています。320BパラメータのMoEアーキテクチャは、トークンごとに18Bパラメータを活性化し、スパースアテンションとリニアアテンションを組み合わせて長いコンテキストのタスクを効率化します。本番環境でのコーディングやマルチモーダルエージェントタスクに導入する前に、TokenHub経由でGLM APIを使用し、現在のGLM-5.3-Flashの価格、モデルID、サポートされる入力、ツール呼び出し、コンテキスト制限、エンドポイントを評価してください。

最大コンテキスト

1Mトークン

最大出力

131.1Kトークン

リリース日

2026年8月26日

モダリティ

GLM-5.3-Flash の料金

入力価格出力価格キャッシュ読み取り
$0.1143/M$0.4/M$0.0329/M

GLM-5.3-Flash を API 経由で使用するには?

POSTopenai/v1/chat/completions

GLM-5.3-Flash のベンチマーク

GLM-5.3-Flash

57.5

/100

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis broad capability aggregate

指数スコア

71.5

/100

Artificial Analysis Coding Index

Artificial Analysis software task aggregate

指数スコア

指標の出典 Artificial Analysis

GLM-5.3-Flashのメディアとデモ

GLM-5.3-Flashの動画、コミュニティ評価、ローカル実行テスト、および関連するGLM-5ファミリーの議論を紹介します。

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GLM-5.3-Flash よくある質問

GLM-5.3-Flashのマルチモーダル能力、推論、用途、GLM API、TokenHubでの利用方法を解説します。

GLM-5.3-Flashとは何ですか?+

GLM-5.3-Flashは、Z.aiのGLM-5ファミリーに属するネイティブ・マルチモーダルモデルです。総パラメータ数は3200億で、トークンごとに約180億を有効化する疎なMoE設計により、コーディング、推論、視覚理解、エージェント処理の効率化を目指しています。

GLM-5.3-Flashはどのような用途に適していますか?+

コーディング支援、リポジトリ分析、視覚的なデバッグ、文書理解、ツールを使用するエージェント、多段階自動化など、品質と推論効率の両方が重要な用途に適しています。

GLM-5.3-Flashはマルチモーダル入力に対応していますか?+

はい。GLM-5.3-Flashはネイティブなマルチモーダル理解を備え、テキストと視覚情報を組み合わせて、画面キャプチャの分析、文書レビュー、UI確認、視覚的なコーディングに利用できます。導入前にTokenHubの対象エンドポイントが対応する入力形式を確認してください。

GLM-5.3-Flashの主な強みは何ですか?+

ネイティブなマルチモーダル理解、効率的な疎活性化、コーディングとエージェント能力、ツール中心の処理、調整可能な推論動作が主な強みです。単純な文章生成以上を求めるGLM APIアプリケーションに適しています。

GLM-5.3-Flashを選ぶ前に何を考慮すべきですか?+

Flash版は効率を重視するため、難しいコーディング、長時間のエージェント実行、精度重視のタスクでは、実際のワークロードを用いてフル版GLM-5.3と比較してください。マルチモーダル出力やツール実行も本番導入前に検証が必要です。

TokenHubのGLM APIでGLM-5.3-Flashを利用するにはどうすればよいですか?+

TokenHubのモデルカタログに表示されるモデルIDを、TokenHubのエンドポイントおよびAPIキーとともに使用します。メッセージ、画像、ツール、推論制御の形式は対象エンドポイントの仕様に従ってください。Z.ai GLM APIから移行する場合は、本番切り替え前にリクエストとレスポンスを検証してください。

GLM-5.3-Flashの料金と利用可否はどのように確認できますか?+

入力、出力、キャッシュ、リクエスト単位の料金と利用可能なエンドポイントは、TokenHubの最新モデルページで確認してください。料金や提供状況は変わるため、実際の入力長、出力長、推論設定、同時実行数、再試行率で見積もることが重要です。