GLM-5.3-Flash
01
快照
综合
65
27 款中第22
编码
60
27 款中第25
多模态
63
27 款中第26
输入 / 输出
$0.07 / $0.25
每百万 token 美元价
上下文
128K
可用记忆 80
速度
约 90 tok/s
首 token 0.2s
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
02
规格与价格
收录的每个字段。标价为每百万 token 的美元价；采购前请核对厂商实时定价。
| 厂商 | Zhipu AI（中国大陆） |
| 发布 / 当前版本 | 2026.08 |
| 授权方式 | 开源权重 |
| 上下文窗口 | 128K |
| 最大输出 | 64K |
| 有效上下文得分 | 80 |
| 输入 / 输出价格 | $0.07 / $0.25 每百万 token |
| 缓存折扣 | 无公开缓存折扣 |
| 免费档 | ChatGLM 免费 |
| 速度 / 首 token | 约 90 tok/s / 0.2s |
| 函数调用 | 70 |
| 拒答率 | 约 6% |
| 英文 / 中文 | 65 / 85 |
| 模态 | text |
| 微调 | 是 |
| 私有化部署 | 是（企业） |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 |
03
优势与注意点
优势
- 最便宜之一
- 快
- 开源
注意点
- 能力有限
- 纯文本
- 上下文偏小
04
在 27 款模型中的排名
综合 65/100（第22），编码 60（第25），多模态 63（第26）。完整榜单与并排对比见 排行榜。
05
实际价格
示意月度账单，按 1 亿输入 + 3000 万输出 token：标价 $15。实际随你的结构与缓存命中率而变。
基于公开标价的示意测算，未计任何企业协议；缓存折扣：无公开缓存折扣。
06
常见问题
GLM-5.3-Flash 要多少钱？
标价为每百万 token 输入 $0.07、输出 $0.25。无公开缓存折扣。ChatGLM 免费
GLM-5.3-Flash 的上下文窗口多大，端到端可用吗？
标称 128K 窗口、最大输出 64K；有效上下文得分 80/100，它更能预测长文档细节是否被真正记住。
GLM-5.3-Flash 编码强吗？
编码综合分 60/100，27 款中第25。更适合脚本与辅助补全，而非最吃重的 SWE 类工作。
GLM-5.3-Flash 可以自托管吗？
可以——它提供开源权重且支持私有化部署，你能在自有基础设施上运行以掌控数据，但要预算 GPU 与运维。
它的中文与多模态输入能力如何？
中文分 85，英文 65；多模态综合 63/100（第26），接受 text。