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GLM‑5.3‑Flash采用320B总参数、18B激活参数的MoE架构，只有45层，原生支持图像输入和约100万Token上下文，并把线性注意力与稀疏注意力混合使用。官方的核心定位不是普通聊天模型，而是面向编程Agent、视觉编程、长任务和Office办公的低成本前沿模型。官方模型卡还披露，其基座使用了30T Token多模态预训练语料，权重已经以MIT许可证开放。

GLM‑5.3‑Flash：57分
Claude Opus 4.8：57分
GLM‑5.3 max：60分

GLM‑5.3‑Flash进入了Opus 4.8所在的综合能力档位，但距离当前最顶层模型仍有几分差距。
Terminal Bench：84.3，对Opus 4.8的85.0，基本持平。
DeepSWE：63.4，对58.0，GLM明显领先。
AutomationBench：48.8，对41.0，GLM领先。
GDPval‑AA v2：1773，对1582，GLM领先较多。
Agents’ Last Exam：26.3，对27.0，GLM略低。
HLE with Tools：55.3，对57.9，GLM略低。

优惠截至2026年9月9日24:00，5.3flash的价格大概是5.3的二十分之一。原价的话是5.3的十分之一，确实很便宜。

2026年的模型竞争，已经从“谁的分数最高”，逐渐转向“谁能以更低成本，让前沿能力真正跑起来。”#how i ai#