Platz 3 im Vergleich
GLM-5.3-Flash
Zhipu AI (Z.ai) · China · veröffentlicht 26. August 2026
Das erste Modell der GLM-Reihe, das Bilder und Videos versteht. Z.ai hat die Gewichte am 26. August 2026 unter MIT freigegeben. Artificial Analysis misst 42 Punkte im Intelligenz-Index, 2 mehr als das am selben Tag erschienene Qwen3.8-Flash-Next. Über die API kostet es rund ein Zehntel von GLM-5.3, quantisiert läuft es auf einem Mac Studio mit 256 GB.
Zur offiziellen ModellseiteBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Die Leistung beruht auf 42 Punkten im Intelligenz-Index von Artificial Analysis. Das stärkste Modell im Vergleich, MiMo-V2.6-Pro, hat 46. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo GLM-5.3-Flash stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 27 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 92 | benchmarkbelegt |
| Mathematik & Logik | 86 | redaktionelle Einschätzung |
| Wissen | 88 | redaktionelle Einschätzung |
| Deutsch & Sprache | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 93 | benchmarkbelegt |
| Langer Kontext | 90 | redaktionelle Einschätzung |
Stärkste Säule: Agentik & Werkzeuge. Belegte Werte stammen aus den dokumentierten Benchmarks unten (baseline-korrigiert normalisiert), mit "Einschätzung" markierte Säulen sind eine redaktionelle Einordnung, weil kein vergleichbarer Benchmark vorlag. Details zur Methodik stehen auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 320 Mrd. gesamt, 18 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 1 Mio. TokenEin Teil der Schichten verarbeitet lange Eingaben nach einem sparsameren Verfahren als üblich. Z.ai gibt dafür rund ein Drittel der Rechenlast und ein Viertel des Zwischenspeichers gegenüber GLM-5.3 an.
- Lizenz
- MIT
- Eingabe
- Text, Bild, Video
- Lokaler Betrieb
- Mac Studio mit 256 GB (Q4-GGUF, 200 GB) oder 2 RTX PRO 6000 (Q3, 148 GB)
- Bei EU-Hostern
- TeilweiseT-Systems (Deutschland), TensorX (Irland), LLMBase (Deutschland), Entrim (Slowenien) und Lyceum (Deutschland) bestätigt, dazu EUrouter und Melious
- Cloud-API (Richtwert)
- 0,13 € Eingabe / 0,43 € Ausgabe je Mio. TokenZ.ai-API, Richtwert (uncached input), umgerechnet aus USD
Aus der offiziellen Modellkarte belegt, ebenso die Architektur mit 8 von 288 Experten je Token und 45 Schichten. Die Gewichte liegen nativ in FP8 vor und belegen rund 306 GiB.
Benchmarks
Die folgenden Werte stammen überwiegend vom Hersteller. Die unabhängige Einordnung durch Artificial Analysis steht oben unter Bewertung im Detail.
Wofür es taugt
- Versteht als erstes GLM-Modell Bilder und Videos, mit 77,8 bei MVBench und 80,5 bei MMVU
- Artificial Analysis misst 42 Punkte im Intelligenz-Index, 8 mehr als GLM-5.2 mit 34
- MIT-Lizenz ohne Auflage, anders als beim größeren GLM-5.3 mit seiner eigenen Lizenz
- 84,3 bei Terminal-Bench 2.1, wo Z.ai für Claude Opus 4.8 85,0 angibt
- In der Z.ai-API 0,13 Euro je Mio. Token Eingabe, gegenüber 1,21 Euro bei GLM-5.3
- In der EU bei T-Systems, TensorX, LLMBase, Entrim und Lyceum verfügbar
Wo es hakt
- Unquantisiert belegen die Gewichte 306 GiB, auf einer Workstation läuft es nur als GGUF-Fassung mit 3 oder 4 Bit
- Mathematik-Benchmarks hat Z.ai nicht gemeldet, für diese Säule steht eine redaktionelle Einschätzung
- Beim Programmieren über viele Schritte liegt das größere GLM-5.3 vorn, 88,2 gegenüber 84,3 bei Terminal-Bench 2.1
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte zai-org/GLM-5.3-Flash, Z.ai-Ankündigung vom 26.08.2026, Artificial Analysis sowie Berichte von MarkTechPost und DataCamp. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 01.10.2026 · Stand der Recherche 22. September 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost