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GLM-4.7-Flash vs GLM-5.3
Placez deux à quatre modèles côte à côte sur les champs qui décident un déploiement : contexte, prix, région, licence, langues, hébergement et ce qui est vérifié.
| GLM-4.7-Flash | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Z.ai (Zhipu AI) | Z.ai (Zhipu AI) |
| Paramètres | 31.22B | 753.33B |
| Fenêtre de contexte | 203k | 1.0M |
| Licence | mit | other |
| Modalités | text | text |
| Date de publication | 19 janv. 2026 | 25 août 2026 |
| Langues | Solide: en, zh Correct: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko | Solide: en, zh Correct: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Poids ouverts | oui | oui |
| Tâches | Raisonnement, Codage, Faible coût, Résumés | Codage, Raisonnement, Résumés, Récupération (RAG) |
Lorsque deux modèles diffèrent, ce tableau montre la différence et s'arrête là. LLM EU ne publie aucun badge de gagnant sans score documenté pour cette tâche, et une valeur manquante reste manquante au lieu de devenir un zéro.
Quand l'utiliser
GLM-4.7-Flash
Points forts
- MIT licence with a permissive commercial position
- high published maths score for a 30B-class model
- roughly 200K-token context window
Limites
- benchmark table is self-reported by the vendor
- English and Chinese are the only declared languages
- no evaluation has been run by LLM EU
Tâches
GLM-5.3
Points forts
- very large context window of 1M tokens
- top published agentic and terminal-benchmark scores
- open weights, unlike most frontier-scale models
Limites
- 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
Tâches
Tâches: Raisonnement, Codage, Résumés