Datenblatt
GLM-5.3: fiche technique, prix API et données
Aktualisiert
Z.aiAI Models & LLMs
- Kontextfenster
- 1M Token
- Maximale Antwort
- 128k Token
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $1,40
- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $4,40
- Open weights (downloadable)
- Ja
Datenblatt · GLM-5.3
Jede Angabe stammt von der offiziellen Seite des Herstellers, mit dem Datum, an dem wir sie gelesen haben. Fehlt eine Zeile, nennt die Quelle sie nicht und wir schätzen sie nicht.
Gedächtnis und Antwortlänge
- Kontextfenster
- 1M TokenPlatz 8 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Wie viel Text das Modell in einer einzigen Anfrage im Blick behält, Frage und Antwort eingeschlossen. Das zählt bei langen Dokumenten und ganzen Code-Projekten. Ein Token ist ein Wortfragment.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Maximale Antwort
- 128k TokenPlatz 3 von 16
Was das bedeutet und die Quelle
Die längste Antwort, die es in einem Zug schreiben kann: nützlich für Berichte, langen Code oder Übersetzungen ganzer Dokumente.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
API-Preise
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $1,40Platz 9 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was es kostet, das Modell eine Million Token lesen zu lassen (deine Frage, die Dokumente, den Code). Es ist der offizielle Listenpreis, vor Rabatten.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten für Cache-Eingabe pro 1 Mio. Token
- $0,26Platz 15 von 20
Was das bedeutet und die Quelle
Der reduzierte Preis, wenn ein Teil der Anfrage mit einer kürzlich gesendeten identisch ist, etwa dieselben Anweisungen oder dasselbe Dokument: Der Anbieter hält ihn im Speicher und berechnet weniger dafür.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $4,40Platz 8 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was eine Million vom Modell geschriebene Token kosten. Das ist meist mehr als beim Input und die Zahl, auf die man bei langen Antworten achten sollte.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Größe und Offenheit
- Parameter
- 753 Milliarden
Was das bedeutet und die Quelle
Die Größe des Netzes: aus wie vielen Milliarden gelernter Werte es besteht. Größer heißt nicht unbedingt besser, sagt aber, wie viel Hardware nötig ist, um es selbst zu betreiben.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Open weights (downloadable)
- Ja7 Modelle von 23
Was das bedeutet und die Quelle
Die Gewichte des Modells sind herunterladbar: Du kannst es auf eigenen Servern betreiben, anpassen und entscheiden, wo die Daten bleiben, im Rahmen der Lizenz.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Where it stands · GLM-5.3
The same verified figures, next to those of the other catalogue models. Tap a model for the head-to-head.
Hardware, um KI zu Hause auszuprobieren
GLM-5.3: allein die Gewichte im Speicher zu halten braucht etwa 1.506 GB bei 16 Bit, 753 GB bei 8 Bit, 376,5 GB bei 4 Bit. Über 24 GB ist das kein Job für einen Heim-PC: Die Nutzung über eine API ist sinnvoller.Berechnet aus den vom Hersteller genannten Milliarden Parametern, keine Messung: Kontext und Laufzeitprogramm brauchen mehr Speicher.
Fragen und Antworten
GLM-5.3: was kostet die Nutzung über die API?
Der offizielle Listenpreis beträgt $1,40 pro 1 Mio. Eingabe-Token und $4,40 pro 1 Mio. Ausgabe-Token.
GLM-5.3: wie viel Text kann es auf einmal lesen?
Das Kontextfenster beträgt 1M Token. Es kann Antworten von bis zu 128k Token.
GLM-5.3: kann ich es auf meinem eigenen Computer ausführen?
Ja, der Hersteller veröffentlicht die Gewichte des Modells. Parameter: 753 Milliarden. Um sie im Speicher zu halten, braucht es etwa 376,5 GB bei 4 Bit; Kontext und Laufzeitumgebung brauchen weiteren Speicher.
L’essentiel
Sur Z.ai GLM-5.3, la donnée qui compte vraiment est Fenêtre de contexte : 1M. Je l’ai relevé chez Z.ai – GLM-5.3. Parmi les 21 que j’ai vérifiés, 7 font mieux. L’autre chiffre à regarder est Coût par million de jetons en sortie : 4.4.
Les chiffres de Z.ai GLM-5.3
Je les ai classés par importance, avec la valeur et la position face aux autres que j’ai vérifiés.
Fenêtre de contexte : 1M. Position 8 sur les 21 que j’ai comparés.
Coût par million de jetons en sortie : 4.4. Position 8 sur les 21 que j’ai comparés.
Coût par million de jetons en entrée : 1.4. Position 9 sur les 21 que j’ai comparés.
Coût d’entrée en cache par 1M de tokens (USD) : 0.26. Position 6 sur les 20 que j’ai comparés.
Open weights (downloadable) : 1. C’est la meilleure valeur parmi les 7 que j’ai comparés.
Paramètres (milliards) : 753B. Position 4 sur les 7 que j’ai comparés.
À qui il s’adresse
Choisis-le si Open weights (downloadable) est ta priorité : 1, et aucun de ceux que j’ai vérifiés ne fait mieux.
Regarde ailleurs si ce qui compte pour toi est Fenêtre de contexte : ici c’est 1M, et 7 produits font mieux.
Pour aller plus loin
Sources
Frag Sir Compare:Erklär mir diese Zahlen
Rezensionen und Tests
Z.ai GLM-5.3
Rezensionen und Tests · Z.ai GLM-5.3
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Post von Sir Compare
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