Cody
pl
ENESFRDEJAKOPT-BRPLAR
Zaloguj się · Assist
Zacznij za darmo
Agenci
Cody Assist logoCody AssistWiedza i wsparcieCody Convert logoCody ConvertProaktywny agent strony internetowejCody Clear logoCody ClearStopień zgodnościCody Live logoCody LiveAvatary i doświadczenia
Wszyscy agenciCennik
Zasoby
BlogaPrzypadki użyciaBiblioteka promptówBiblioteka umiejętnościBiblioteka modeli
Firma
O nasKontakt
Wszystkie modele
Tekst i uzasadnienieStabilny
Z.ai

GLM-5.3

Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych.

Otwórz dokumentację dostawcyZobacz najważniejsze faktyCeny i porównania

Przegląd w prostym języku angielskim

Czym właściwie jest GLM-5.3

GLM-5.3 to duży, otwarty model przeznaczony do wnioskowania i kodowania w długim horyzoncie czasowym. Można go pobrać i udostępnić bezpośrednio lub uzyskać do niego dostęp od dostawców hostowanych, którzy dodają własne limity kontekstu, ustawienia rozumowania, interfejsy narzędzi i ceny tokenów.

Ta elastyczność jest jego główną zaletą: zespół może zacząć od OpenRouter lub QwenCloud, a później przejść do kontrolowanej infrastruktury. Utrudnia to również porównania, ponieważ ta sama nazwa modelu może wiązać się z bardzo różnymi stosami serwowania.

Dobre dopasowanie do

  • Agenci kodujący o długim kontekście
  • Eksperymenty korporacyjne z wagą otwartą
  • Zespoły, które chcą mieć kilka możliwości wyboru dostawców wnioskowania

Porównanie kategorii

Fakty, które mają znaczenie w przypadku modeli tekst

Są to specyfikacje opublikowane przez dostawcę, a nie wyniki testów porównawczych Cody. Skorzystaj z połączonych źródeł, aby poznać aktualne limity i wyjątki specyficzne dla punktu końcowego.

Okno kontekstowe
Do 1,31M na OpenRouter; 1M na QwenCloudMaksymalny łączny kontekst podpowiedzi i pracy udokumentowany przez dostawcę.
Maksymalna wydajność
Do 262 144 tokenów na OpenRouterLimit odpowiedzi opublikowany przez dostawcę, jeśli jest dostępny.
Odcięcie wiedzy
NieopublikowaneNajnowsza wiarygodna data wyraźnie opublikowana przez dostawcę modelu. Wyszukiwanie i połączone narzędzia mogą pobierać nowsze informacje, ale nie zmieniają wbudowanego odcięcia modelu.
Cena wejściowa
Od 1,15 USD / 1 milion na OpenRouterAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wejściowych, chyba że zaznaczono inaczej.
Cena wyjściowa
Od 3,50 USD / 1 milion na OpenRouterAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wyjściowych, chyba że zaznaczono inaczej.
Wejścia
TekstTypy multimediów akceptowane przez wymieniony punkt końcowy modelu.
Narzędzia i agenci
Narzędzia, wyniki strukturalne, kontrolowane rozumowanie na obsługiwanych trasachWybrane natywne narzędzia i możliwości budowania agentów, a nie wyczerpująca lista.

Ceny i porównania

Oszacuj koszt

Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.

Przykład: 6000 tokenów wejścia dla 10 stron i 500 na podsumowanie. Długość stron bywa różna; dostosuj wartości.

Jedno wykonanie wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź. Tokeny to fragmenty tekstu: wejście to treść wysłana, a wyjście to otrzymana odpowiedź.

Opcje zaawansowane

GLM-5.3

Z.ai

Szacowany koszt (USD)

Brak zweryfikowanej stawki

Dla podanego użycia · USD · Cena API, nie abonamentu

Jak działa ten szacunek

Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.

Dostęp do API i dostawcy

Gdzie zdobyć GLM-5.3

Hugging FaceKarta ciężarów i modeli GLM-5.3Oficjalne wagi, licencja, architektura i przykłady serwowania.QwenCloudGLM na QwenCloudIdentyfikator modelu zgodny z OpenAI, ustawienia rozumowania i hostowane limity.OpenRouterGLM-5.3 na OpenRouterAktualne ceny tras, kontekst, wybór dostawców i funkcje API.

Dostępność

Regiony i etap dostępu

Otwarte wagi są dostępne w Z.ai, z dostępem hostowanym za pośrednictwem QwenCloud, OpenRouter i innych dostawców wnioskowania.

Self-hosting daje operatorowi kontrolę nad lokalizacją. Dostęp do regionów hostowanych i krajów zależy od wybranego dostawcy.

Sprawdź dostępność na żywo

Dane i szkolenia

Trasa ma znaczenie.

Własne wagi przechowują monity w kontrolowanej przez Ciebie infrastrukturze. QwenCloud twierdzi, że nie przechowuje danych wejściowych ani wyjściowych API na potrzeby szkolenia; OpenRouter i inni dostawcy stosują własne zasady dotyczące tras.

Jest to zwięzła lektura cytowanych materiałów dostawcy, a nie porada prawna. Brama innej firmy może mieć inne warunki przechowywania, routingu, szkolenia i miejsca zamieszkania niż bezpośrednie API twórcy modelu.

Przeczytaj politykę dostawcy

Często zadawane pytania

Często zadawane pytania dotyczące GLM-5.3

Co to jest GLM-5.3?

Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych. GLM-5.3 to duży, otwarty model przeznaczony do wnioskowania i kodowania w długim horyzoncie czasowym. Można go pobrać i udostępnić bezpośrednio lub uzyskać do niego dostęp od dostawców hostowanych, którzy dodają własne limity kontekstu, ustawienia rozumowania, interfejsy narzędzi i ceny tokenów.

Kiedy wypuszczono GLM-5.3?

Według materiałów cytowanego dostawcy GLM-5.3 został wydany na 18 sierpnia 2026.

Gdzie mogę uzyskać dostęp do GLM-5.3?

Otwarte wagi są dostępne w Z.ai, z dostępem hostowanym za pośrednictwem QwenCloud, OpenRouter i innych dostawców wnioskowania. Drogi dostępu wymienione w tym przewodniku to Hugging Face, QwenCloud i OpenRouter.

Ile kosztuje GLM-5.3?

Od 1,15 USD wejścia · 3,50 USD wyjścia / 1 milion tokenów na OpenRouter. Ceny i dostawcy OpenRouter mogą ulec zmianie. Otwarte ciężary przenoszą koszt na sprzęt i stos obsługujący; QwenCloud ma własną stawkę rynkową.

Gdzie jest dostępny GLM-5.3?

Otwarte wagi są dostępne w Z.ai, z dostępem hostowanym za pośrednictwem QwenCloud, OpenRouter i innych dostawców wnioskowania. Self-hosting daje operatorowi kontrolę nad lokalizacją. Dostęp do regionów hostowanych i krajów zależy od wybranego dostawcy.

Czy moje dane API GLM-5.3 są wykorzystywane do szkolenia?

Własne wagi przechowują monity w kontrolowanej przez Ciebie infrastrukturze. QwenCloud twierdzi, że nie przechowuje danych wejściowych ani wyjściowych API na potrzeby szkolenia; OpenRouter i inni dostawcy stosują własne zasady dotyczące tras. Polityka należy do warunków trasy dostawcy i konta, dlatego sprawdź ją ponownie przed użyciem w środowisku produkcyjnym.

Porównanie cen

USD za milion tokenów dla podanych API przy standardowej długości kontekstu. Stawki cache i długiego kontekstu mogą się różnić. Pomijamy modele bez zgodnych, sprawdzonych cen; niższy koszt nie oznacza lepszej jakości.

Koszt tokenów wejściowychza 1 mln tokenów · USD
  1. 0,15 USD
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 0,75 USD
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 4,00 USD
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 10,00 USD
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 10,00 USD
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Koszt tokenów wyjściowychza 1 mln tokenów · USD
  1. 0,60 USD
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 3,75 USD
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 20,00 USD
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 50,00 USD
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 50,00 USD
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Powiązane porównania

Porównania bezpośrednie

Zobacz kategorię →

  1. GLM-5.3 vs GPT-6 Astra

    Najbardziej wydajny model OpenAI do trudnej, kompleksowej pracy, łączący rozumowanie pionierskie z oknem kontekstowym obejmującym milion tokenów i szerokim zestawem narzędzi agenta.

    Otwórz pełne porównanie

  2. GLM-5.3 vs GPT-5.6 Sol

    Flagowy ogólny model OpenAI do trudnego kodowania, analiz i pracy zawodowej, z bardzo dużym oknem kontekstowym i szerokim natywnym zestawem narzędzi.

    Otwórz pełne porównanie

  3. GLM-5.3 vs Claude Fable 5.1

    Frontierowy model Anthropic do ambitnych, długotrwałych prac agentowych i programistycznych, z silną wizją i dostępnością na rynku korporacyjnym.

    Otwórz pełne porównanie

  4. GLM-5.3 vs Gemini 3.8 Flash

    Stabilny, wysokowydajny model multimodalny Google do zastosowań agentów, pracy z oprogramowaniem i dużych danych wejściowych z różnych multimediów w początkowej cenie warstwy Flash.

    Otwórz pełne porównanie

  5. GLM-5.3 vs Grok 4.6

    Frontierowy model tekstu i obrazu SpaceXAI do kodowania, zadań agentowych i pracy opartej na wiedzy, z narzędziami Direct Web, X i kodowaniem.

    Otwórz pełne porównanie

  6. GLM-5.3 vs Grok 4.20 Multi-Agent Beta

    Specjalistyczny model Groka, który wysyła kilku agentów AI równolegle do zbadania trudnego pytania, a następnie łączy ich pracę w jedną zbadaną odpowiedź.

    Otwórz pełne porównanie

  7. GLM-5.3 vs Inkling

    Duży model z otwartymi ciężarami Thinking Machines Lab umożliwiający dostosowywanie procesów wnioskowania, kodowania, narzędzi, wizji i dźwięku.

    Otwórz pełne porównanie

  8. GLM-5.3 vs Mistral Medium 3.5

    Model frontierowy firmy Mistral o otwartej wadze, przeznaczony do wymagających przepływów pracy multimodalnych, kodowania, wnioskowania i agentów, z oknem kontekstowym o wielkości 256 tys.

    Otwórz pełne porównanie

  9. GLM-5.3 vs Mistral Small 4

    Tańszy, otwarty model Mistral, który łączy w jednym punkcie końcowym normalne wykonywanie instrukcji, rozumowanie, kodowanie, wizję i narzędzia agenta.

    Otwórz pełne porównanie

  10. GLM-5.3 vs Qwen3.8 Max

    Frontierowy model Alibaba Qwen do wnioskowania w długim kontekście, kodowania, narzędzi i rozumienia tekstu, obrazów i wideo.

    Otwórz pełne porównanie

  11. GLM-5.3 vs MiniMax M3

    Multimodalny model MiniMax z milionem tokenów do kodowania, agentów, korzystania z komputera i długich projektów w niskiej cenie bezpośredniego interfejsu API.

    Otwórz pełne porównanie

  12. GLM-5.3 vs Kimi K3

    Frontierowy model multimodalny Moonshot AI do kodowania milionów tokenów, wnioskowania, pracy opartej na wiedzy i agentów opartych na narzędziach.

    Otwórz pełne porównanie

  13. GLM-5.3 vs Falcon-H1R-7B

    Kompaktowy, otwarty model wnioskowania TII do zadań tekstowych, długich kontekstów i samodzielnie hostowanych przepływów pracy z wywołaniami funkcji.

    Otwórz pełne porównanie

  14. GLM-5.3 vs Falcon-H1-34B-Instruct

    Model otwartych instrukcji TII 34B do wielojęzycznego tekstu, kodowania i kontrolowanych aplikacji hostowanych samodzielnie.

    Otwórz pełne porównanie

  15. GLM-5.3 vs Muse Spark 1.3

    Najnowszy multimodalny model wnioskowania Meta dla długotrwałych agentów, kodowania, narzędzi i złożonej współpracy użytkowników.

    Otwórz pełne porównanie

  16. GLM-5.3 vs Celeris-1 Magnus

    Model języka dyfuzyjnego skoncentrowanego na agentach Celeris umożliwiający szybkie wnioskowanie, pętle narzędzi, działania strukturalne i integrację kompatybilną z OpenAI.

    Otwórz pełne porównanie

  17. GLM-5.3 vs NVIDIA Nemotron 3 Ultra

    Największy model wnioskowania Nemotron 3 firmy NVIDIA do obsługi złożonych agentów, kodowania, planowania, narzędzi, RAG i analizy milionów tokenów.

    Otwórz pełne porównanie

  18. GLM-5.3 vs NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

    Kompaktowy model NVIDIA 30B, będący mieszanką ekspertów, przeznaczony dla wydajnych agentów specjalistycznych i obiegów pracy z dużą ilością tekstów.

    Otwórz pełne porównanie

  19. GLM-5.3 vs Qwen3.8-Flash

    Wydajny wielomodalny model Alibaba z milionem kontekstów do szybkich agentów, kodowania, pracy z dokumentami, wizji, rozumienia wideo i korzystania z narzędzi.

    Otwórz pełne porównanie

  20. GLM-5.3 vs DeepSeek-V4-Pro

    Flagowy model tekstu DeepSeek z milionem kontekstów do trudnego wnioskowania, kodowania, długotrwałych agentów, narzędzi i bardzo dużych wyników.

    Otwórz pełne porównanie

  21. GLM-5.3 vs DeepSeek-V4-Flash

    Tańszy model V4 DeepSeek do dużych obciążeń związanych z wnioskowaniem, kodowaniem, agentami i milionami tokenów tekstowych.

    Otwórz pełne porównanie