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Modelos

GLM 5.3 Flash

Z.ai (Zhipu AI)

Solo catálogo Pesos abiertos

Última revisión:

Soberanía y alojamiento

Solo catálogo

Este modelo está catalogado como referencia. Aún no está alojado en LLM EU y ningún endpoint propio lo sirve aquí. Las solicitudes se envían directamente al proveedor, bajo sus propias condiciones.

Resumen

Acepta texto e imágenes y responde en texto. GLM 5.3 Flash es un modelo de visión-lenguaje de pesos abiertos muy grande de Z.ai (Zhipu AI): 321.3B parámetros bajo licencia MIT. La configuración publicada no registra ventana de contexto, por lo que esta ficha no la incluye. El repositorio fue creado en agosto de 2026 y está replicado en Hugging Face. Es un punto de control base sin ajuste de instrucciones. La ficha es solo de catálogo: LLM EU no ejecuta este modelo. El editor lista 2 idiomas, 1 de ellos entre los idiomas en los que publica la Unión Europea.

Especificaciones

Proveedor
Z.ai (Zhipu AI) (CN)
Ventana de contexto
Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación.
Parámetros
321.3B
Modalidades
text, vision
Licencia
mit · licence
Pesos abiertos
yes
Fecha de publicación
25 ago 2026
Tareas
Razonamiento, Codificación, Bajo coste, Visión

Idiomas

Sólido: en

Adecuado: zh

Sólido

  • en

Adecuado

  • zh

Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

Cuándo usarlo

Puntos fuertes

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • the model page lists en

Límites

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 321.3B parameters, self-hosting needs a multi-node deployment rather than a single server
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model