Vergleichen
GLM-4.7-Flash vs GLM-5.3
Stellen Sie zwei bis vier Modelle nebeneinander, nach den Feldern, die einen Einsatz entscheiden: Kontext, Preis, Region, Lizenz, Sprachen, Hosting und das, was verifiziert ist.
| GLM-4.7-Flash | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Z.ai (Zhipu AI) | Z.ai (Zhipu AI) |
| Modellparameter | 31.22B | 753.33B |
| Kontextfenster | 203k | 1.0M |
| Lizenz | mit | other |
| Modalitäten | text | text |
| Veröffentlichungsdatum | 19. Jan. 2026 | 25. Aug. 2026 |
| Sprachen | Stark: en, zh Ausreichend: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko | Stark: en, zh Ausreichend: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Offene Gewichte | ja | ja |
| Aufgaben | Schlussfolgern, Programmieren, Günstig, Zusammenfassen | Programmieren, Schlussfolgern, Zusammenfassen, Retrieval (RAG) |
Wo zwei Modelle sich unterscheiden, zeigt diese Tabelle den Unterschied und hört dort auf. LLM EU vergibt keine Sieger-Kennzeichnung ohne dokumentierten Wert für die jeweilige Aufgabe; ein fehlender Wert bleibt fehlend und wird nicht zur Null.
Wann einsetzen
GLM-4.7-Flash
Stärken
- MIT licence with a permissive commercial position
- high published maths score for a 30B-class model
- roughly 200K-token context window
Grenzen
- benchmark table is self-reported by the vendor
- English and Chinese are the only declared languages
- no evaluation has been run by LLM EU
Aufgaben
GLM-5.3
Stärken
- very large context window of 1M tokens
- top published agentic and terminal-benchmark scores
- open weights, unlike most frontier-scale models
Grenzen
- bespoke Z.ai licence, which must be read before commercial use
- 753B parameters require a multi-node deployment
- all benchmark figures are self-reported by the vendor
Aufgaben
Programmieren, Schlussfolgern, Zusammenfassen, Retrieval (RAG)
Aufgaben: Schlussfolgern, Programmieren, Zusammenfassen