zai-org/GLM-5

产品定位

GLM-5 系列各版本定位有所差异：GLM-5.3 与 GLM-5.2 共用同一基座模型，提升主要来自后训练。参数规模方面，GLM-5.3 为 744B-A40B FP8，GLM-5.3-Flash 为 320B-A18B FP8，GLM-5 为 744B-A40B BF16。选型时需注意：主系列模型规模较大，本地部署需要相应算力资源；GLM-5.2 的 reasoning_effort 参数仅支持 high 和 max 两档，而 GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash 支持 low/high/max 三档。官方在内部基准与公开基准上的领先性表述均为厂商声明，未经过独立验证。

适合用户

• 开发者与研究人员
• 需要长程智能体与编码能力的工程团队

功能亮点

• 1M token 长上下文

  GLM-5.2 起提供稳定的 1M token 上下文，支持长程任务。

• 复杂编码能力

  GLM-5.3 在内部 Z.ai Code Bench 上较 GLM-5.2 提升 50%，官方称其在包括 Terminal Bench 3.0 与 Agents' Last Exam 在内的公开基准上达到开源 SOTA。

• 长程智能体任务

  GLM-5 系列面向复杂系统工程与长程智能体任务，GLM-5.1 可在数百轮迭代与数千次工具调用中持续优化。

• 思考预算控制

  GLM-5.3/5.3-Flash 支持 reasoning_effort 参数（low/high/max，默认 max）；GLM-5.2 仅支持 high/max。

• 本地部署与推理

  支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers、Unsloth 等框架本地推理，并支持 Ascend NPU 平台。

访问与价格

可用状态: 当前可用

价格信息: 开源

支持平台: API, 自托管

价格说明: 模型权重以 Apache-2.0 许可证开源，可从 Hugging Face 与 ModelScope 免费下载；官方另提供 Z.ai API 平台上的 GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash API 服务（具体价格证据中未给出）。

官方入口

• GitHub 仓库（zai-org/GLM-5）
• Hugging Face 模型页（GLM-5.3）
• Z.ai API 平台文档（GLM-5.3）
• z.ai 官网（试用 GLM-5.3）

来源核验

• github.com