GLM-5.3-Flash

glm-5.3-flash

GLM-5.3-Flash 是 Z.ai 在 GLM-5 系列中推出的首款原生多模態模型，專為快速程式碼編寫、視覺理解與代理工作流程而設計。其 320B 參數 MoE 架構每個 token 啟動 18B 參數，並結合稀疏注意力與線性注意力，讓長上下文任務更有效率。可透過 TokenHub 使用 GLM API，在部署至正式環境的程式碼編寫或多模態代理任務前，先評估目前的 GLM-5.3-Flash 價格、模型 ID、支援的輸入、工具呼叫、內容限制與端點。

上下文視窗

1M Token

最大輸出

131.1K Token

發布日期

2026年8月26日

模態

GLM-5.3-Flash 價格

輸入價格輸出價格快取讀取
$0.1143/M$0.4/M$0.0329/M

GLM-5.3-Flash API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

支援

知識庫

—

Endpoint 協議

Completions API

GLM-5.3 Flash 模型亮點

GLM-5.3 Flash 結合高效率的長內容脈絡推理、原生多模態理解與 Agent 執行能力，適合重視回應速度的專業工作流程。

高效率長內容脈絡

混合線性與稀疏注意力在支援最高一百萬 Token 內容脈絡的同時，降低注意力運算與快取負擔。

原生多模態能力

文字與視覺資訊的聯合訓練，讓模型能理解圖片、影片、文件結構、圖表與介面狀態。

Agent 執行能力

模型能規劃任務、運用環境回饋，並在程式開發、自動化與專業工作中持續執行多個步驟。

GLM-5.3 Flash 使用情境

GLM-5.3 Flash 適合視覺輔助程式開發、迭代式文件製作、多模態研究，以及高頻率的多步驟自動化。

視覺輔助程式開發

檢查螢幕截圖、圖示或算繪後的介面，將視覺發現轉換成程式碼修改，並繼續核對修改結果。

文件製作與審閱

製作報告、簡報或試算表、檢查算繪後的版面，並修正溢位、對齊、圖表或樣式問題。

多模態工作流程自動化

結合文件、圖表、介面回饋與結構化資料，完成重複性的研究、分析或業務流程。

如何透過 TokenHub API 使用 GLM-5.3-Flash

建立 API key
import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

GLM-5.3-Flash 基準測試

GLM-5.3-Flash

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力評分57.5
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 軟體任務評分71.5

指標來源 Artificial Analysis

GLM-5.3-Flash 媒體內容與示範

精選 GLM-5.3-Flash 影片、社群實測、本機部署測試，以及與 GLM-5 系列直接相關的討論。

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GLM-5.3-Flash 常見問題

瞭解 GLM-5.3-Flash 的多模態能力、推理模式、適用情境、GLM API 與 TokenHub 串接方式。

GLM-5.3-Flash 是什麼？+

GLM-5.3-Flash 是 Z.ai GLM-5 系列中的原生多模態模型。它採用稀疏混合專家架構，擁有 3,200 億總參數、每個 token 約啟用 180 億參數，主要面向高效程式設計、推理、視覺理解與智慧代理工作流程。

GLM-5.3-Flash 最適合哪些情境？+

它適合程式設計助理、程式碼倉庫分析、視覺除錯、文件理解、工具呼叫代理與多步驟自動化，尤其適用於同時重視品質與推理效率的生產情境。

GLM-5.3-Flash 支援多模態輸入嗎？+

支援。GLM-5.3-Flash 具備原生多模態理解能力，可結合文字與視覺資訊，用於截圖分析、文件審閱、介面檢查與視覺程式設計流程。部署前應確認目前 TokenHub 端點支援的輸入格式。

GLM-5.3-Flash 的主要優勢是什麼？+

它的優勢包括原生多模態理解、高效稀疏啟用、程式設計與智慧代理能力、面向工具呼叫的工作流程及可調整的推理行為，適合需要超越基礎文字生成能力的 GLM API 應用。

選擇 GLM-5.3-Flash 前需要考慮哪些取捨？+

Flash 版本更重視效率，因此面對高難度程式設計、長時間代理執行與精度敏感任務時，應使用實際工作負載與完整版本 GLM-5.3 比較。多模態結果及工具呼叫也應在投入生產前驗證。

如何透過 TokenHub 的 GLM API 使用 GLM-5.3-Flash？+

使用 TokenHub 模型目錄中顯示的模型 ID，並設定 TokenHub 端點與 API Key。訊息、圖像、工具呼叫和推理控制參數應以目前端點文件為準。若從 Z.ai GLM API 遷移，請先驗證請求欄位與回應解析。

如何評估 GLM-5.3-Flash 的價格與可用性？+

請在 TokenHub 目前模型頁面查看輸入、輸出、快取或按請求計費的價格，以及可用端點。價格與供應情況可能調整，估算成本時應納入實際提示詞長度、輸出長度、推理設定、並行量與重試率。

準備呼叫 GLM-5.3-Flash？

透過一個 API Key 接入 GLM-5.3-Flash 與更多 AI 模型。

建立 API Key