GLM 5.3

Нейросеть GLM 5.3

Новый флагман Z.AI для сложной разработки, агентных сценариев и длинных задач с обязательными рассуждениями.

Стоимость генерации: 200
Про GLM 5.3
Все версии GLM →

GLM 5.3 — обзор языковой модели, возможности и сравнение

GLM 5.3 — анонсированная флагманская модель Z.AI с открытыми весами для разработки, агентных сценариев и длительных задач. Нативно мультимодальная MoE-архитектура содержит 320 млрд параметров, активируя 18 млрд, поддерживает контекст до 1 млн токенов и обрабатывает текст, изображения и видео.

Для каких задач подходит GLM 5.3

Разработка и рефакторинг кода
Модель помогает проектировать архитектуру, находить ошибки, писать тесты и проводить многоэтапный рефакторинг с учётом зависимостей и требований проекта.
Автономные агентные сценарии
GLM 5.3 подходит для агентов, которые планируют последовательность действий, вызывают внешние инструменты, проверяют результаты и корректируют дальнейшие шаги.
Анализ длинных документов
Контекст до 1 млн токенов позволяет сопоставлять крупные отчёты, базы требований, договоры и переписки, находя противоречия и формируя сводные выводы.
Разбор изображений и видео
Нативная мультимодальность даёт возможность извлекать сведения из скриншотов, схем, кадров и видеоматериалов, объединяя визуальные наблюдения с текстовым анализом.
Автоматизация офисных задач
Модель может готовить отчёты, инструкции, письма и структурированные сводки, преобразуя разрозненные материалы в документы с заданным форматом и стилем.
Исследования с инструментами
GLM 5.3 полезна для сложных исследований: декомпозирует вопрос, анализирует источники, применяет доступные инструменты и отделяет подтверждённые факты от гипотез.

Как правильно составлять промпты для GLM 5.3

Для GLM 5.3 лучше формулировать задачу как последовательность целей, ограничений и критериев проверки. При длинном контексте обозначайте приоритетные фрагменты и требуемый формат ответа, а для сложных задач просите дать краткое обоснование выводов.

  • Начинайте с роли модели, конечной цели и описания аудитории, для которой готовится результат.
  • Разделяйте исходные данные, инструкции и формат ответа явными заголовками или маркерами.
  • Для больших документов указывайте, какие разделы приоритетны и какие факты нужно сопоставить.
  • Задавайте критерии качества: полноту, допустимый объём, стиль, структуру и правила цитирования.
  • В агентных задачах перечисляйте доступные инструменты и требуйте проверять результат каждого шага.
  • Просите отмечать неопределённость и не заполнять пробелы предположениями без явной пометки.
Анализирует техническое задание
Ты системный аналитик. Изучи приложенное ТЗ, выдели функциональные требования, зависимости и противоречия. Верни таблицу проблем, их критичность и вопросы заказчику.
Планирует рефакторинг проекта
Проанализируй структуру репозитория и предложи безопасный план рефакторинга. Для каждого этапа укажи изменяемые модули, риски, тесты и критерии успешного завершения.
Сопоставляет длинные документы
Сравни договор, техническое задание и переписку. Найди расхождения по срокам, стоимости и обязанностям сторон. Каждый вывод подкрепи ссылкой на раздел исходного материала.

Преимущества и недостатки

Преимущества

  • Контекстное окно на 1 млн токенов подходит для анализа крупных репозиториев, длинных документов и многошаговых агентных задач.
  • MoE-архитектура на 320 млрд параметров активирует около 18 млрд, снижая вычислительную нагрузку относительно плотных моделей.
  • Нативная мультимодальность позволяет обрабатывать текст, изображения и видео в едином контексте без отдельных моделей.
  • Высокие результаты в DeepSWE, Toolathlon Verified и AutomationBench указывают на сильные навыки кода и работы с инструментами.
  • Open weights и квантование W8A8 с гибридным кешем INT8, FP8 и BF16 упрощают адаптацию и локальное развёртывание.

Недостатки

  • Релиз заявлен на 26 августа 2026 года, поэтому характеристики и результаты пока основаны преимущественно на данных разработчика.
  • Несмотря на активацию 18 млрд параметров, полная модель объёмом 320 млрд требует серьёзных ресурсов для локального размещения.
  • Окно на 1 млн токенов не гарантирует одинаковую точность на всей длине: сжатие IndexPool может терять отдельные детали контекста.
  • Для видео не опубликованы подробные профильные тесты, поэтому практическое качество анализа роликов ещё трудно оценить независимо.

Технические возможности

Разреженная архитектура MoE
Архитектура включает 320 млрд параметров, но активирует около 18 млрд на вычислительный проход. Такой подход снижает затраты относительно плотной модели сопоставимого размера.
Контекст на миллион токенов
Заявленное окно контекста составляет 1 млн токенов, что рассчитано на обработку крупных кодовых баз, массивов документов и продолжительных агентных траекторий.
Нативная мультимодальная обработка
GLM 5.3 обучалась на мультимодальном корпусе объёмом около 30 трлн токенов и нативно обрабатывает текст, изображения и видео в рамках единой модели.
Гибридный механизм внимания
Модель сочетает linear attention и sparse attention. Механизм IndexPool объединяет четыре индексных key-вектора в один посредством взвешенного пулинга.
Эффективные связи между слоями
Архитектура содержит 45 слоёв и использует Manifold-Constrained Hyper-Connections, предназначенные для устойчивого обмена представлениями между вычислительными блоками.
Квантование и открытые веса
Заявлены W8A8 и гибридное квантование кэша INT8, FP8 и BF16. Открытые веса планируется распространять через Hugging Face и инфраструктуру Z.AI.

Параметры модели

Стоимость200 токенов / запрос
Контекстное окно1 000 000 токенов
Дата выпускаАвгуст 2026 года; релиз анонсирован на 26 августа
РазработчикZ.AI, Китай
Тип моделиНативно мультимодальная MoE-модель с открытыми весами; 320B параметров, 18B активных
Работа с файламиТекст, изображения и видео
Ключевые преимуществаКонтекст до 1 млн токенов подходит для крупных кодовых баз и длинных цепочек задач. Гибрид linear и sparse attention, mHC и IndexPool повышают эффективность обработки мультимодальных данных.
Работа с русским языкомХорошо: модель обучена на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов и подходит для русскоязычного анализа и генерации, хотя сложные инструкции желательно формулировать однозначно.

Сравнение с конкурентами

ПараметрGLM 5.3Claude Opus 4.1GPT-5
Контекст / разрешение1 000 000 токеновДо 200 000 токеновДо 400 000 токенов в API
Дата выпускаАвгуст 2026 года; релиз анонсирован на 26 августа5 августа 2025 года7 августа 2025 года
РазработчикZ.AI, КитайAnthropicOpenAI
Тип моделиНативно мультимодальная MoE-модель с открытыми весами; 320B параметров, 18B активныхПроприетарная мультимодальная языковая модельПроприетарная мультимодальная языковая модель
Сильные стороныКонтекст до 1 млн токенов подходит для крупных кодовых баз и длинных цепочек задач. Гибрид linear и sparse attention, mHC и IndexPool повышают эффективность обработки мультимодальных данных.Зрелая облачная экосистема Anthropic, стабильное следование инструкциям и проверенная интеграция в рабочие процессы разработки.Развитая платформа API, широкий набор интеграций и удобная маршрутизация между быстрыми ответами и углублёнными рассуждениями.
Слабые стороныРелиз заявлен на 26 августа 2026 года, поэтому характеристики и результаты пока основаны преимущественно на данных разработчика.Закрытые веса и существенно меньшее контекстное окно; GLM 5.3 также рассчитана на самостоятельное развёртывание и адаптацию.Закрытые веса и более короткий заявленный контекст; GLM 5.3 предлагает окно на 1 млн токенов и возможность собственного хостинга.

Часто задаваемые вопросы

Что представляет собой GLM 5.3 и когда модель выйдет?

GLM 5.3 — анонсированный флагман Z.AI для сложной разработки, агентных сценариев и длительных задач с рассуждениями. Релиз заявлен на 26 августа 2026 года. По данным разработчика, это open-weight MoE-модель на 320 млрд параметров, из которых при обработке запроса активируются около 18 млрд.

Для каких задач полезен контекст GLM 5.3 на 1 млн токенов?

Окно на 1 млн токенов позволяет передавать модели крупные репозитории, комплекты документов, длинные журналы операций и историю работы агента. Это полезно для аудита кода, поиска зависимостей и многоэтапной автоматизации. Однако большой объём входа сам по себе не гарантирует идеального извлечения каждой детали из любой позиции.

Поддерживает ли GLM 5.3 изображения и видео?

Да. По данным Z.AI, GLM 5.3 нативно обучена на мультимодальном корпусе и принимает текст, изображения и видео в общем контексте. Это позволяет анализировать документы со схемами, интерфейсы, кадры и последовательности событий. При этом подробные независимые тесты качества видеоанализа на момент анонса ещё не опубликованы.

Насколько GLM 5.3 подходит для программирования и AI-агентов?

Модель ориентирована на код, терминальные операции и вызов инструментов. Заявлены 63,4 балла в DeepSWE v1.1, 84,3 в Terminal Bench 2.1, 78,4 в Toolathlon Verified и 48,8 в AutomationBench v1.0.6. Эти результаты заметно выше показателей GLM-5.2 в доступных сравнениях, но до релиза их стоит считать данными разработчика.

Сколько стоит использование GLM 5.3 на STIVA?

На STIVA модель доступна по подписке без отдельной оплаты API и без необходимости самостоятельно размещать веса на сервере. Пользователь работает через единый интерфейс платформы, а доступные лимиты определяются выбранным тарифом. Это упрощает оценку расходов по сравнению с прямой тарификацией каждого входного и выходного токена.

GLM 5.3

Провайдер: Z.AI

Новый флагман Z.AI для сложной разработки, агентных сценариев и длинных задач с обязательными рассуждениями.

GLM 5.3 — обзор языковой модели, возможности и сравнение

GLM 5.3 — анонсированная флагманская модель Z.AI с открытыми весами для разработки, агентных сценариев и длительных задач. Нативно мультимодальная MoE-архитектура содержит 320 млрд параметров, активируя 18 млрд, поддерживает контекст до 1 млн токенов и обрабатывает текст, изображения и видео.

Для каких задач подходит GLM 5.3

Разработка и рефакторинг кода
Модель помогает проектировать архитектуру, находить ошибки, писать тесты и проводить многоэтапный рефакторинг с учётом зависимостей и требований проекта.
Автономные агентные сценарии
GLM 5.3 подходит для агентов, которые планируют последовательность действий, вызывают внешние инструменты, проверяют результаты и корректируют дальнейшие шаги.
Анализ длинных документов
Контекст до 1 млн токенов позволяет сопоставлять крупные отчёты, базы требований, договоры и переписки, находя противоречия и формируя сводные выводы.
Разбор изображений и видео
Нативная мультимодальность даёт возможность извлекать сведения из скриншотов, схем, кадров и видеоматериалов, объединяя визуальные наблюдения с текстовым анализом.
Автоматизация офисных задач
Модель может готовить отчёты, инструкции, письма и структурированные сводки, преобразуя разрозненные материалы в документы с заданным форматом и стилем.
Исследования с инструментами
GLM 5.3 полезна для сложных исследований: декомпозирует вопрос, анализирует источники, применяет доступные инструменты и отделяет подтверждённые факты от гипотез.

Как правильно составлять промпты для GLM 5.3

Для GLM 5.3 лучше формулировать задачу как последовательность целей, ограничений и критериев проверки. При длинном контексте обозначайте приоритетные фрагменты и требуемый формат ответа, а для сложных задач просите дать краткое обоснование выводов.

  • Начинайте с роли модели, конечной цели и описания аудитории, для которой готовится результат.
  • Разделяйте исходные данные, инструкции и формат ответа явными заголовками или маркерами.
  • Для больших документов указывайте, какие разделы приоритетны и какие факты нужно сопоставить.
  • Задавайте критерии качества: полноту, допустимый объём, стиль, структуру и правила цитирования.
  • В агентных задачах перечисляйте доступные инструменты и требуйте проверять результат каждого шага.
  • Просите отмечать неопределённость и не заполнять пробелы предположениями без явной пометки.
Анализирует техническое задание
Ты системный аналитик. Изучи приложенное ТЗ, выдели функциональные требования, зависимости и противоречия. Верни таблицу проблем, их критичность и вопросы заказчику.
Планирует рефакторинг проекта
Проанализируй структуру репозитория и предложи безопасный план рефакторинга. Для каждого этапа укажи изменяемые модули, риски, тесты и критерии успешного завершения.
Сопоставляет длинные документы
Сравни договор, техническое задание и переписку. Найди расхождения по срокам, стоимости и обязанностям сторон. Каждый вывод подкрепи ссылкой на раздел исходного материала.

Преимущества и недостатки

Преимущества

  • Контекстное окно на 1 млн токенов подходит для анализа крупных репозиториев, длинных документов и многошаговых агентных задач.
  • MoE-архитектура на 320 млрд параметров активирует около 18 млрд, снижая вычислительную нагрузку относительно плотных моделей.
  • Нативная мультимодальность позволяет обрабатывать текст, изображения и видео в едином контексте без отдельных моделей.
  • Высокие результаты в DeepSWE, Toolathlon Verified и AutomationBench указывают на сильные навыки кода и работы с инструментами.
  • Open weights и квантование W8A8 с гибридным кешем INT8, FP8 и BF16 упрощают адаптацию и локальное развёртывание.

Недостатки

  • Релиз заявлен на 26 августа 2026 года, поэтому характеристики и результаты пока основаны преимущественно на данных разработчика.
  • Несмотря на активацию 18 млрд параметров, полная модель объёмом 320 млрд требует серьёзных ресурсов для локального размещения.
  • Окно на 1 млн токенов не гарантирует одинаковую точность на всей длине: сжатие IndexPool может терять отдельные детали контекста.
  • Для видео не опубликованы подробные профильные тесты, поэтому практическое качество анализа роликов ещё трудно оценить независимо.

Технические возможности

Разреженная архитектура MoE
Архитектура включает 320 млрд параметров, но активирует около 18 млрд на вычислительный проход. Такой подход снижает затраты относительно плотной модели сопоставимого размера.
Контекст на миллион токенов
Заявленное окно контекста составляет 1 млн токенов, что рассчитано на обработку крупных кодовых баз, массивов документов и продолжительных агентных траекторий.
Нативная мультимодальная обработка
GLM 5.3 обучалась на мультимодальном корпусе объёмом около 30 трлн токенов и нативно обрабатывает текст, изображения и видео в рамках единой модели.
Гибридный механизм внимания
Модель сочетает linear attention и sparse attention. Механизм IndexPool объединяет четыре индексных key-вектора в один посредством взвешенного пулинга.
Эффективные связи между слоями
Архитектура содержит 45 слоёв и использует Manifold-Constrained Hyper-Connections, предназначенные для устойчивого обмена представлениями между вычислительными блоками.
Квантование и открытые веса
Заявлены W8A8 и гибридное квантование кэша INT8, FP8 и BF16. Открытые веса планируется распространять через Hugging Face и инфраструктуру Z.AI.

Параметры модели

Стоимость200 токенов / запрос
Контекстное окно1 000 000 токенов
Дата выпускаАвгуст 2026 года; релиз анонсирован на 26 августа
РазработчикZ.AI, Китай
Тип моделиНативно мультимодальная MoE-модель с открытыми весами; 320B параметров, 18B активных
Работа с файламиТекст, изображения и видео
Ключевые преимуществаКонтекст до 1 млн токенов подходит для крупных кодовых баз и длинных цепочек задач. Гибрид linear и sparse attention, mHC и IndexPool повышают эффективность обработки мультимодальных данных.
Работа с русским языкомХорошо: модель обучена на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов и подходит для русскоязычного анализа и генерации, хотя сложные инструкции желательно формулировать однозначно.

Сравнение с конкурентами

ПараметрGLM 5.3Claude Opus 4.1GPT-5
Контекст / разрешение1 000 000 токеновДо 200 000 токеновДо 400 000 токенов в API
Дата выпускаАвгуст 2026 года; релиз анонсирован на 26 августа5 августа 2025 года7 августа 2025 года
РазработчикZ.AI, КитайAnthropicOpenAI
Тип моделиНативно мультимодальная MoE-модель с открытыми весами; 320B параметров, 18B активныхПроприетарная мультимодальная языковая модельПроприетарная мультимодальная языковая модель
Сильные стороныКонтекст до 1 млн токенов подходит для крупных кодовых баз и длинных цепочек задач. Гибрид linear и sparse attention, mHC и IndexPool повышают эффективность обработки мультимодальных данных.Зрелая облачная экосистема Anthropic, стабильное следование инструкциям и проверенная интеграция в рабочие процессы разработки.Развитая платформа API, широкий набор интеграций и удобная маршрутизация между быстрыми ответами и углублёнными рассуждениями.
Слабые стороныРелиз заявлен на 26 августа 2026 года, поэтому характеристики и результаты пока основаны преимущественно на данных разработчика.Закрытые веса и существенно меньшее контекстное окно; GLM 5.3 также рассчитана на самостоятельное развёртывание и адаптацию.Закрытые веса и более короткий заявленный контекст; GLM 5.3 предлагает окно на 1 млн токенов и возможность собственного хостинга.

Часто задаваемые вопросы

Что представляет собой GLM 5.3 и когда модель выйдет?

GLM 5.3 — анонсированный флагман Z.AI для сложной разработки, агентных сценариев и длительных задач с рассуждениями. Релиз заявлен на 26 августа 2026 года. По данным разработчика, это open-weight MoE-модель на 320 млрд параметров, из которых при обработке запроса активируются около 18 млрд.

Для каких задач полезен контекст GLM 5.3 на 1 млн токенов?

Окно на 1 млн токенов позволяет передавать модели крупные репозитории, комплекты документов, длинные журналы операций и историю работы агента. Это полезно для аудита кода, поиска зависимостей и многоэтапной автоматизации. Однако большой объём входа сам по себе не гарантирует идеального извлечения каждой детали из любой позиции.

Поддерживает ли GLM 5.3 изображения и видео?

Да. По данным Z.AI, GLM 5.3 нативно обучена на мультимодальном корпусе и принимает текст, изображения и видео в общем контексте. Это позволяет анализировать документы со схемами, интерфейсы, кадры и последовательности событий. При этом подробные независимые тесты качества видеоанализа на момент анонса ещё не опубликованы.

Насколько GLM 5.3 подходит для программирования и AI-агентов?

Модель ориентирована на код, терминальные операции и вызов инструментов. Заявлены 63,4 балла в DeepSWE v1.1, 84,3 в Terminal Bench 2.1, 78,4 в Toolathlon Verified и 48,8 в AutomationBench v1.0.6. Эти результаты заметно выше показателей GLM-5.2 в доступных сравнениях, но до релиза их стоит считать данными разработчика.

Сколько стоит использование GLM 5.3 на STIVA?

На STIVA модель доступна по подписке без отдельной оплаты API и без необходимости самостоятельно размещать веса на сервере. Пользователь работает через единый интерфейс платформы, а доступные лимиты определяются выбранным тарифом. Это упрощает оценку расходов по сравнению с прямой тарификацией каждого входного и выходного токена.