GLM-5.3-Flash

glm-5.3-flash

GLM-5.3-Flash 是智谱 AI（Z.ai）GLM-5 系列首个原生多模态模型，面向快速编程、视觉理解和 Agent 工作流。它采用 320B 参数的 MoE 架构，每个 token 激活 18B 参数，并结合稀疏注意力与线性注意力，以提升长上下文任务的推理效率。你可以通过 TokenHub 调用 GLM API / 智谱 API，查看当前 GLM-5.3-Flash 的价格、模型 ID、支持输入、工具调用、上下文限制和端点，再评估是否用于生产级编程或多模态智能体任务。

上下文窗口

1M Token

最大输出

131.1K Token

发布日期

2026年8月26日

模态

GLM-5.3-Flash 价格

输入价格输出价格缓存读取
$0.1143/M$0.4/M$0.0329/M

GLM-5.3-Flash API 能力

推理

支持

工具调用

支持

Temperature 参数

支持

附件

支持

知识库

—

Endpoint 协议

Completions API

GLM-5.3 Flash 模型亮点

GLM-5.3 Flash 结合高效长上下文推理、原生多模态理解和 Agent 执行能力，适合响应速度敏感的专业工作流。

高效长上下文

混合线性与稀疏注意力在支持最高百万 Token 上下文的同时，降低注意力计算和缓存开销。

原生多模态能力

文本与视觉信息的联合训练使模型能够理解图像、视频、文档结构、图表和界面状态。

Agent 执行能力

模型能够规划任务、利用环境反馈，并在编程、自动化和专业工作中持续执行多个步骤。

GLM-5.3 Flash 使用场景

GLM-5.3 Flash 适合视觉辅助编程、迭代式文档制作、多模态研究和高频多步骤自动化。

视觉辅助编程

检查截图、图示或渲染后的界面，将视觉发现转换为代码修改，并继续核对修改结果。

文档制作与审阅

制作报告、演示文稿或电子表格，检查渲染后的版面，并修正溢出、对齐、图表或样式问题。

多模态工作流自动化

结合文档、图表、界面反馈和结构化数据，完成重复性的研究、分析或业务流程。

如何通过 TokenHub API 使用 GLM-5.3-Flash

创建 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 基准测试

GLM-5.3-Flash

指数分数
Artificial Analysis 综合能力指数Artificial Analysis 综合能力评分57.5
Artificial Analysis 代码能力指数Artificial Analysis 软件任务评分71.5

指标来源 Artificial Analysis

GLM-5.3-Flash 媒体内容与演示

精选 GLM-5.3-Flash 视频、社区实测、本地部署测试，以及与智谱 GLM-5 系列直接相关的讨论。

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GLM-5.3-Flash 常见问题

了解智谱 AI 的 GLM-5.3-Flash，包括多模态能力、推理模式、适用场景、智谱 API 与 TokenHub 接入方式。

GLM-5.3-Flash 是什么？+

GLM-5.3-Flash 是智谱 AI（Z.ai）GLM-5 系列中的原生多模态模型。它采用稀疏混合专家架构，拥有 3200 亿总参数、每个 token 约激活 180 亿参数，重点面向高效编程、推理、视觉理解和智能体工作流。

GLM-5.3-Flash 最适合哪些场景？+

它适合编程助手、代码仓库分析、视觉调试、文档理解、工具调用智能体和多步骤自动化，尤其适用于同时关注效果与推理效率的生产场景。

GLM-5.3-Flash 支持多模态输入吗？+

支持。作为智谱 GLM 系列的原生多模态模型，GLM-5.3-Flash 可以结合文本与视觉信息，用于截图分析、文档审阅、界面检查和视觉编程工作流。上线前应确认当前 TokenHub 端点支持的具体输入格式。

GLM-5.3-Flash 的主要优势是什么？+

它的优势包括原生多模态理解、高效稀疏激活、编程与智能体能力、面向工具调用的工作流以及可调节的推理行为，适合需要超越基础文本生成能力的智谱 API 应用。

选择 GLM-5.3-Flash 前需要考虑哪些取舍？+

Flash 版本更强调效率，因此对于高难度编程、长周期智能体执行和精度敏感任务，应使用真实工作负载与完整版本 GLM-5.3 对测。多模态结果和工具调用也需要在生产使用前进行验证，尤其是错误操作可能带来业务影响的场景。

如何通过 TokenHub 的 GLM API 使用 GLM-5.3-Flash？+

使用 TokenHub 模型目录中显示的模型 ID，并配置 TokenHub 端点和 API Key。消息、图像、工具调用及推理控制参数应以当前端点文档为准。如果从智谱开放平台或智谱 API 迁移，需先验证请求字段和响应解析，再切换生产流量。

如何评估 GLM-5.3-Flash 的价格和可用性？+

请在 TokenHub 当前模型页面查看输入、输出、缓存或按请求计费的价格，以及可用端点。价格与可用性可能调整，评估成本时应结合真实提示词长度、输出长度、推理档位、并发量和重试率，而不是依赖固定示例。

准备调用 GLM-5.3-Flash？

通过一个 API Key 接入 GLM-5.3-Flash 与更多 AI 模型。

创建 API Key