Z.AI GLM-5.3-Flash — the cost tier of the 5.3 generation. Documented by the vendor under its VLM section: text parameters match GLM-5.3 and it additionally accepts image_url content blocks, so it is multimodal on input. Reasoning is always on.
GLM-5.3-Flash — бюджетный tier поколения 5.3 от Z.AI. Он сохраняет контекст 1M токенов и always-on reasoning флагмана GLM-5.3, но добавляет image_url input — делая его первой моделью линейки GLM-5.x с vision наряду с текстом — при цене примерно в одну девятую от стоимости токенов GLM-5.3. Вендор документирует его в разделе VLM, а не на отдельной странице; текстовые параметры заявлены идентичными GLM-5.3.
Практический выбор между Flash и flagship зависит от трёх факторов: image input, стоимости токенов и latency. GLM-5.3-Flash — правильный маршрут, когда запрос включает изображение: это единственная text-generation модель поколения GLM-5.3, принимающая image_url content blocks. Для text-only задач это бюджетный выбор, когда пиковая coding производительность flagship не нужна. При $0.162/M input и $0.54/M output в TheRouter GLM-5.3-Flash входит в число наиболее конкурентоспособных по цене 1M-контекстных мультимодальных моделей в каталоге.
Как и GLM-5.3, вариант Flash требует всегда включённого reasoning. Путь thinking.type: "disabled" удалён; приложения, которые ранее отключали thinking, должны перейти на reasoning_effort: "low" перед вызовом любой из моделей. Три уровня усилий — low, high, max — доступны на обоих маршрутах, и TheRouter включает reasoning_effort в список supported_parameters для прямой передачи.
reasoning_effort: "low" вместе с более низкой ценой Flash даёт более дешёвый и быстрый путь, чем flagship GLM-5.3 при том же уровне усилийthinking.type: "disabled" — в GLM-5.3-Flash reasoning отключить не менее невозможно, чем в GLM-5.3; всегда планируйте reasoning tokens и используйте reasoning_effort: "low" для сокращения overheadZ.AI документирует GLM-5.3-Flash в разделе VLM с текстовыми параметрами, совпадающими с GLM-5.3, и дополнительной поддержкой image_url input. Контекст 1M токенов, reasoning всегда включён (effort: low/high/max). Отдельная страница цен для Flash не была найдена.
TheRouter отдаёт zai/glm-5.3-flash через поверхность OpenAI Chat Completion с контекстом 1M, 131 072 max completion tokens, text+image input, text output, tools, tool_choice, response_format и reasoning_effort. Цены: $0.162/M input и $0.54/M output.
| Тип | Ставка |
|---|---|
| Вход | $0.162 за 1 млн токенов |
| Выход | $0.540 за 1 млн токенов |
| Контекстное окно | 1M токеновdocs.z.ai ↗ | проверено |
| Максимальный вывод | 131 072 токена на активном маршруте TheRoutertherouter.ai ↗ | проверено |
| Модальности | Текстовый + изображение вход, текстовый выход (поддержка vision)docs.z.ai ↗ | проверено |
| Image input | Принимаются image_url content blocks; задокументировано в разделе VLM Z.AIdocs.z.ai ↗ | проверено |
| Рассуждение | Всегда включён; thinking.type зафиксирован на enabled. Три уровня: low (лёгкий), high (усиленный), max (глубокий, по умолчанию). Отключение не поддерживается.docs.z.ai ↗ | проверено |
| Цена в TheRouter | $0.162/M input tokens; $0.54/M output tokenstherouter.ai ↗ | проверено |
| Стоимость vs flagship GLM-5.3 | Примерно в 8.6 раза дешевле на input, в 8.1 раза дешевле на outputtherouter.ai ↗ | проверено |
| API-возможности | Function calling, streaming, structured output, reasoning effort control, image_url vision inputdocs.z.ai ↗ | проверено |
| Поколение | Поколение GLM-5.3; текстовые параметры совпадают с flagship GLM-5.3; задокументировано в разделе VLMdocs.z.ai ↗ | проверено |
| Дата отсечения данных | Не раскрыто | неизвестно |
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
DeepSWE v1.1 (GLM-5.3 flagship, generation reference) Vendor-reported score для flagship GLM-5.3 со страницы модели Z.AI. Отдельный Flash score не публиковался; строка только для контекста поколения, не следует считать её результатом Flash. | 66.9 | docs.z.ai ↗ | |
Z.ai Code Bench Max (GLM-5.3 flagship, generation reference) Vendor-reported score для flagship GLM-5.3 из документации Z.AI, прирост 50% над GLM-5.2 на этом внутреннем бенчмарке. Отдельный Flash score не публиковался. | 34.5%% | docs.z.ai ↗ | |
CyberGym vulnerability discovery (GLM-5.3 flagship, generation reference) Vendor-reported score для flagship GLM-5.3 на vulnerability discovery из документации Z.AI. Только для контекста поколения; отдельный Flash score не публиковался. | 84.5%% | docs.z.ai ↗ |
Для новых интеграций используйте глобальный endpoint api.therouter.ai из примеров ниже; старый China accelerated endpoint выведен из эксплуатации.
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "zai/glm-5.3-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'GLM-5.3-Flash принимает image_url content blocks вместе с текстом. Передавайте изображение как URL или base64 data URI в массиве content пользовательского сообщения.
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "zai/glm-5.3-flash",
"reasoning_effort": "low",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/diagram.png"}},
{"type": "text", "text": "Describe the architecture shown in this diagram."}
]
}
],
"max_tokens": 800
}'Гайд по роутингу поколения GLM-5.3 от TheRouter охватывает контекст бенчмарков, миграцию с GLM-5.2, API-интеграцию с Z.AI и DashScope, а также позиционирование GLM-5.3 и Flash в multi-model политике.
GLM-5.3-Flash добавляет image_url vision input — делая его мультимодальным на входе — и стоит примерно в 8–9 раз меньше за токен, чем flagship GLM-5.3. Текстовые параметры и контекст 1M заявлены идентичными. Flagship — text-only с более высокими coding benchmark scores; Flash — бюджетный и vision-capable маршрут внутри того же поколения.
Нет. Как и GLM-5.3, вариант Flash требует всегда включённого reasoning. Параметр thinking.type: "disabled" удалён. Если вы ранее отключали thinking, переключитесь на reasoning_effort: "low" перед обновлением model id — это режим с наименьшим reasoning overhead.
Маршрут активен и listed в каталоге TheRouter, поэтому технически доступен для production. Однако независимые benchmark данные для vision capability GLM-5.3-Flash не публиковались. Перед внедрением в высокообъёмный pipeline валидируйте качество понимания изображений на репрезентативных входах.
Обе — large-context, low-cost мультимодальные flash-tier модели с image_url input. При $0.162/M input и $0.54/M output GLM-5.3-Flash конкурентоспособен по цене. Ключевое отличие — always-on reasoning с выбираемыми уровнями усилий, которого Gemini Flash не предоставляет аналогичным образом. Выбирайте исходя из соответствия экосистеме, независимых vision benchmarks для вашего типа задач и того, приемлем ли reasoning overhead как tradeoff latency.
| источник | URL | получено | |
|---|---|---|---|
| Контекстное окно | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Максимальный вывод | therouter.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Модальности | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Image input | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Рассуждение | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Цена в TheRouter | therouter.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Стоимость vs flagship GLM-5.3 | therouter.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| API-возможности | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Поколение | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Дата отсечения данных | — | — | неизвестно |
| DeepSWE v1.1 (GLM-5.3 flagship, generation reference) | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Z.ai Code Bench Max (GLM-5.3 flagship, generation reference) | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| CyberGym vulnerability discovery (GLM-5.3 flagship, generation reference) | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| GLM-5.3: Zhipu's Open-Source Flagship with 1M Context — API Integration and Routing Guide | TheRouter Blog ↗ | 2026-09-18 | проверено |
| Чем GLM-5.3-Flash отличается от GLM-5.3? | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | к проверке |
| Можно ли отключить reasoning в GLM-5.3-Flash? | docs.z.ai ↗ | 2026-09-18 | к проверке |
| Подходит ли GLM-5.3-Flash для production vision pipelines? | therouter.ai ↗ | 2026-09-18 | к проверке |
| Как GLM-5.3-Flash сравнивается с Google Gemini Flash для мультимодальных задач? | therouter.ai ↗ | 2026-09-18 | к проверке |