Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Zai · pașaport de model

Z.ai: GLM 5.3

glm-5-3

Ponderi deschise
Licență MIT
753.3B parametri
1,048,576 context
Lansat 2026-08-25(repo HF creat)

General · LMArena: 1,479#25 din 396
Cea mai bună percentilă: 94.9Urmarea instrucțiunilor
Poziția în cohortă: 72.9mediană 60.2

Ce spun datele

Evaluat pe 11 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

94.9 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,475)
94.4 pct — Prompturi dificile (1,503)
93.9 pct — General (1,479)

Neuniform: 49,8 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 94.9 pct pe Urmarea instrucțiunilor față de 45.1 pct pe SimpleQA Verified.

Urmarea instrucțiunilor94.9 pct1,475Verifică →
Prompturi dificile94.4 pct1,503Verifică →
General93.9 pct1,479Verifică →
Programare91.6 pct1,519Verifică →
GPQA Diamond86.4 pct90.9%Verifică →
WebDev Arena86.3 pct1,621Verifică →
Factuality Arena82 pct1,466Verifică →
AIME (matematică)73 pct91.1%Verifică →
Terminal-Bench 4.065.2 pct41.8%Verifică →
Agent Arena58.2 pct0.020Verifică →
SimpleQA Verified45.1 pct41.0%Verifică →
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositoryzai-org/GLM-5.3

Parametri753.3B

ArhitecturăGlmMoeDsaForCausalLM

LicențăMIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "zai-org/GLM-5.3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIz-ai/glm-5.3

Lungime context1,048,576 tokeni

Ieșire maximă943,718 tokeni

Preț intrare$0.08 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.08 per 1M tokeni

Preț ieșire$1.40 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pParallel Tool CallsPresence penaltyReasoningReasoning effortRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

glm-5.3-max stands at 72.9 (raw mean 79.2) — measured on 11 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
glm-5.3-max stands at 72.9 versus a cohort median of 60.2 across 183 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →