Compară
GLM-4.7-Flash vs GLM-5.3
Puneți două până la patru modele alături pe câmpurile care decid o implementare: context, preț, regiune, licență, limbi, găzduire și ce este verificat.
| GLM-4.7-Flash | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Furnizor | Z.ai (Zhipu AI) | Z.ai (Zhipu AI) |
| Parametri | 31.22B | 753.33B |
| Fereastra de context | 203k | 1.0M |
| Licență | mit | other |
| Modalități | text | text |
| Data lansării | 19 ian. 2026 | 25 aug. 2026 |
| Limbi | Puternic: en, zh Adecvat: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko | Puternic: en, zh Adecvat: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Ponderi deschise | da | da |
| Sarcini | Raționament, Codare, Cost redus, Sumarizare | Codare, Raționament, Sumarizare, Regăsire (RAG) |
Acolo unde două modele diferă, acest tabel arată diferența și se oprește. LLM EU nu publică nicio insignă de câștigător fără un punctaj documentat pentru acea sarcină, iar o cifră lipsă rămâne lipsă în loc să devină zero.
Când se folosește
GLM-4.7-Flash
Puncte forte
- MIT licence with a permissive commercial position
- high published maths score for a 30B-class model
- roughly 200K-token context window
Limitări
- benchmark table is self-reported by the vendor
- English and Chinese are the only declared languages
- no evaluation has been run by LLM EU
Sarcini
GLM-5.3
Puncte forte
- very large context window of 1M tokens
- top published agentic and terminal-benchmark scores
- open weights, unlike most frontier-scale models
Limitări
- 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
Sarcini
Sarcini: Raționament, Codare, Sumarizare