2026-08-26 · 研究 GLM-5.3-Flash: フロンティアインテリジェンス、フラッシュコスト* Z.aiで呼び出す* Z.aiコーディングプラン* ZCodeでコードする* Hugging Face 私たちはGLM-5シリーズ初のネイティブマルチモーダルモデルであるGLM-5.3-Flashを紹介します。320Bの総パラメータとわずか18Bのアクティブパラメータで、ベンチマークと実世界のワークロードでGLM-5.2を10分の1の価格で上回り、コーディングとエージェントベンチマークでClaude Opus 4.8に迫ります。

GLM-5.3-FlashはGLM-5に比べていくつかのアーキテクチャ改善を取り入れています。初めて、スパースアテンションとリニアアテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを導入し、長文脈サービングコストを大幅に削減しながら、正確な長文脈能力を維持します。また、スケーリング効率をさらに向上させるためにManifold-Constrained Hyper-Connections（m HC）を採用しています。最新の30Tトークンのマルチモーダル事前学習コーパスと組み合わせることで、これらの変更によりGLM-5.3-Flashはより少ない計算でより多くの知能を生み出すことができます。

リリース前に、ユーザーフィードバックを収集するためにOpen CodeとOpen Routerで`ox-alpha`としてGLM-5.3-Flashを匿名でテストしました。それはすぐにその週で最も人気のあるモデルになりました—このすべてのトラフィックは中国のAIチップで処理されました。GLM-5.3-FlashはArtificial Analysis Intelligence Index v4.1.1のパレートフロンティアを押し上げ、タスクあたりわずか$0.045（割引後）で57をスコアリングしました—これは以前は約10倍のコストでのみ利用可能だった知能レベルです。

6つのコーディングとエージェントベンチマークにわたって、GLM-5.3-Flashは一貫してGLM-5.2を上回り、多くの場合大きな差で—Deep SWE v1.1で63.4対46.2、Automation Benchで48.8対26.2—全体的にClaude Opus 4.8に迫ります。GLM-4.5シリーズと比較して、GLM-5.3-Flashは超低コスト推論のために特別に設計されており、アクティブパラメータ数とレイヤー数の両方をほぼ半分に削減しています。

主要エンティティ：企業：Z.ai、Hugging Face、Open Code、Open Router