GLM 5.3 Flash
智谱AI推出的大规模语言模型，参数量约320B，具备原生视觉支持能力，属于GLM系列旗舰模型
核心事实
时间轴 (近 90 天)
摘要步骤本身有额外开销：调用一次GLM 5.3 Flash约$0.00002，且只在历史超过设定限制时才需支付，并非每条消息都付。
在道德困境测试中，GLM 5.3 Flash拒绝了将不服从船员扔出气闸舱的指令，但在设定改为全机器人队伍后重新评估并接受。
在FlappyBit Extreme游戏生成任务中，模型思考约91000 token，推理速度降至15 tok/s，最终在105000 token、耗时约2小时后完成输出。
实测中模型加载仅耗时几秒，GPU占用从23GB降至约17GB，首次测试提示词处理耗时225ms，生成速度稳定在33.5 tok/s，总输出1500 token。
llama.cpp框架目前尚未实现Vision Tower功能，因此GLM 5.3 Flash的多模态能力无法在本地启用。
本次实测使用的是Unsloth发布的Dynamic量化版本，文件体积约93GB。
GLM 5.3 Flash是Zai开发的模型，此前在OpenRouter上以Oakies EFLA之名出现过，并在国产芯片上处理过万亿级token。
B站UP主使用llama.cpp通过4张RTX 3090加载了GLM 5.3 Flash的1-bit量化版本，生成速度达33.5 tok/s。
Theo在直播中亲口说，用GLM 5.3 Flash的价格买到Fable级别的智能‘这绝对会发生’。
GLM 5.3 Flash的输入价格每百万token仅15美分、输出50美分，价格约为GPT-5的二三十分之一
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
GLM 系列中的 Flash 版本定位为低延迟、低成本的轻量模型
75%已验证智谱AI正式确认神秘代号Ox Alpha模型即为GLM 5.3 Flash
75%已验证在 Artificial Analysis Cyber Index 上，Mistral Large 4 得分 50，与 GLM 5.3 Flash 并列第一
65%部分验证GLM 5.3 Flash的输入价格每百万token仅15美分、输出50美分，价格约为GPT-5的二三十分之一
65%待验证GPT-6 Astra倾向于在第一次就生成更好、更可用的版本，首次成功率高、速度快；DeepSeek V4.1 Flash通过不断自我检查和迭代改进来提升质量但耗时长
60%待验证跑GLM 5.3 Flash需要256GB内存的Mac Studio M5 Ultra，该配置约1万美元
60%待验证摘要步骤本身有额外开销：调用一次GLM 5.3 Flash约$0.00002，且只在历史超过设定限制时才需支付，并非每条消息都付。
50%待验证GLM 5.3 Flash是Zai开发的模型，此前在OpenRouter上以Oakies EFLA之名出现过，并在国产芯片上处理过万亿级token。
50%待验证llama.cpp框架目前尚未实现Vision Tower功能，因此GLM 5.3 Flash的多模态能力无法在本地启用。
50%待验证本次实测使用的是Unsloth发布的Dynamic量化版本，文件体积约93GB。
50%待验证作者认为GLM 5.3 Flash本身就是比GPT-5更好的模型，视觉处理更强、工具调用更好，尤其在数小时agentic工作流中表现碾压
50%待验证智谱推出的开源模型 GLM 5.3 Flash 登上 Artificial Analysis 的 Cyber Index 榜单榜首
50%待验证GLM 5.3 Flash 在 Cyber Index 榜单上超越了 Anthropic 旗下的 Claude 系列模型
50%待验证GLM 5.3 Flash约3200亿参数、每token激活180亿，比DeepSeek更稠密，速度更适合长时间运行任务而非交互式使用
50%待验证GLM 5.3 Flash整体较慢，Q2量化生成约12 tokens/s（64K时约10）
50%待验证官方称 GLM 5.3 Flash 在智能体编程、文档分析和工具调用三类基准测试中表现突出
50%待验证GLM 5.3 Flash 的具体基准测试数据、定价细节和训练参数限制尚未在该发布信息中公布
50%待验证GLM 5.3 Flash 的训练能力面向所有用户开放
50%待验证GLM 5.3 Flash 同时提供视觉（vision）与文本（text）两种模态的训练支持
50%待验证Astra在Artificial Analysis智能指数上低于GLM 5.3 Flash等小模型，因该指数基于已过时饱和的基准（如GPQA）
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