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Zhipu: glm-5.3-flash-thinking:free
glm-5.3-flash-thinking:free
100万 コンテキスト13.1万 出力推論ツール並列ツールビジョン動画キャッシュ構造化
リリース日 Aug 26, 2026更新日 Aug 26, 2026
GLM-5.3-Flash is the first natively multimodal model in the GLM-5 series with 320B total parameters and 18B active parameters. It incorporates several architectural improvements over GLM-5.2 including a hybrid architecture, sharply reducing long-context serving costs while preserving precise long-context and Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) to further improve scaling efficiency.
入力内容はプロバイダー独自の目的に利用されます
このモデルの少なくとも1つのプロバイダーが、入力内容を独自の目的（AI モデルの学習など）に利用します。第三者の個人データや機微なデータは入力しないでください。この利用には、アカウント設定から、またはチャットの「同意を管理」からいつでも異議を申し立てられます。
プライバシーポリシーを読む料金
入力料金
$0.00/ 100万トークン
出力料金
$0.00/ 100万トークン
対応エンドポイント openaiベンダー Zhipu
稼働率
パフォーマンス
パフォーマンスデータを読み込み中...
使用状況とランキング
使用状況を読み込み中...
対応パラメータ
すべてのプロバイダー = このモデルを提供するすべてのアップストリームが対応しています。一部のプロバイダー = リクエストを処理するアップストリームによって異なります。デフォルト = 未設定時に送信される値です。
| パラメータ | プロバイダー | デフォルト |
|---|---|---|
| frequency_penalty | すべてのプロバイダー | - |
| include_reasoning | すべてのプロバイダー | - |
| logit_bias | 一部のプロバイダー | - |
| logprobs | 一部のプロバイダー | - |
| max_tokens | すべてのプロバイダー | - |
| min_p | 一部のプロバイダー | - |
| parallel_tool_calls | 一部のプロバイダー | - |
| presence_penalty | すべてのプロバイダー | - |
| reasoning | すべてのプロバイダー | - |
| reasoning_effort | すべてのプロバイダー | - |
| repetition_penalty | すべてのプロバイダー | - |
| response_format | すべてのプロバイダー | - |
| seed | すべてのプロバイダー | - |
| stop | すべてのプロバイダー | - |
| structured_outputs | すべてのプロバイダー | - |
| temperature | すべてのプロバイダー | 1 |
| tool_choice | すべてのプロバイダー | - |
| tools | すべてのプロバイダー | - |
| top_k | すべてのプロバイダー | - |
| top_logprobs | 一部のプロバイダー | - |
| top_p | すべてのプロバイダー | 0.95 |