Model garden Router · sur demande Dédié · disponible

GLM 5.3 Flash NVFP4

Fonctionne comme votre propre déploiement GPU dédié, à lancer directement depuis l'assistant. Les données restent en Europe.

This model is ready for commercial or non-commercial use. <br

nvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4 Sur demande
text+image->text · nvidia · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
169B
Paramètres
1,049K
Fenêtre de contexte
246GB
VRAM minimale
POST /api/v1/chat/completions Sur demande

Caractéristiques

Paramètres 169B
Fenêtre de contexte 1,048,576 tokens
VRAM minimale 246 GB
Architecture Glm5NextForConditionalGeneration (vLLM)
Licence mit
Modalité text+image->text
Date de sortie September 2026
Éditeur nvidia ↗

Tarifs

Router partagé · par token
Sur demande
Non disponible sur le Router partagé. Tarif sur demande en déploiement GPU dédié.
GPU dédié · par heure
à partir de 11,88 € par heure
Votre propre instance vLLM sur un cloud européen (246 Go de VRAM), facturée à l'heure.

Router européen partagé, paiement au token, scale-to-zero. Les déploiements GPU dédiés sont facturés à l'heure, voir tarifs.

Indice Bench

Bench est notre indice de qualité pour chaque modèle, de 0 à 100. Il s'appuie sur des mesures publiques (Epoch AI avec une quarantaine de benchmarks, LiveBench, LMArena et d'autres) et est actualisé chaque matin. Là où personne ne mesure, il affiche une estimation avec une fourchette.

73,6 / 100 · Via LiveBench

Converti à partir de son résultat LiveBench vers la même échelle.

Fourchette de 67,3 à 79,9

Sources: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Mis à jour chaque jour, dernière fois le 19-10-2026

LiveBench · 71,6 · Rang 55 sur 70
Raisonnement 77,6
Code 79,0
Code agentique 56,8
Mathématiques 81,2
Analyse de données 76,4
Langue 77,3
Respect des consignes 52,8
LiveBench · Toutes les tâches
Raisonnement
theory of mind 73,1
zebra puzzle 79,5
spatial 96,0
logic with navigation 62,0
Code
code generation 77,5
code completion 80,4
Code agentique
javascript 63,6
typescript 46,7
python 60,0
Mathématiques
AMPS Hard 97,0
integrals with game 45,0
math comp 93,1
olympiad 89,8
Analyse de données
consecutive events 84,3
tablejoin 48,8
tablereformat 96,1
Langue
connections 93,7
plot unscrambling 60,3
typos 78,0
Respect des consignes
paraphrase 48,0
simplify 47,0
story generation 59,9
summarize 56,5

Appelez-le dès maintenant

Remplacement direct d'OpenAI : changez uniquement l'URL de base et la clé API. Le format Anthropic (/v1/messages) est également pris en charge.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Questions fréquentes

Puis-je exécuter GLM 5.3 Flash NVFP4 dans l'UE ?

Oui. HostYourAI exécute GLM 5.3 Flash NVFP4 sur des GPU situés dans des centres de données européens via vLLM. Les prompts et les réponses ne quittent jamais l'UE, et aucun fournisseur de cloud américain n'intervient dans la chaîne.

L'hébergement de GLM 5.3 Flash NVFP4 est-il conforme au RGPD ?

Oui. Tout le traitement a lieu au sein de l'UE, un accord de traitement des données (DPA) est disponible et la liste des sous-traitants est publique. Des poids open source signifient aussi : aucun entraînement sur vos données.

Combien coûte GLM 5.3 Flash NVFP4 ?

GLM 5.3 Flash NVFP4 est disponible sur demande : via le Router européen partagé après un bref échange, ou en déploiement GPU dédié facturé à l'heure. Décrivez-nous votre cas d'usage et nous le configurerons pour vous.

L'API est-elle compatible avec OpenAI ?

Oui. Vous utilisez les SDK OpenAI standard avec une URL de base personnalisée (https://hostyourai.com/api/v1). L'API Anthropic Messages est également prise en charge en remplacement direct.

Autres modèles de NVIDIA

Muse Spark Open 816B A42B DFlash2

This model is ready for commercial or non-commercial use. <br

4.4B 1M contexte Voir le modèle →
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B NVFP4

NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 is the quantized release of NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, a vision-language model for reasoning, coding, tool use, document understanding, and video understanding. It uses NVFP4 quantization to reduce memory requirements, with quantization-aware distillation from the BF16 model.

66B Voir le modèle →
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B BF16

NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 is the full-precision release of NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, a vision-language model for reasoning, coding, tool use, document understanding, and video understanding. The BF16 weights support customization, domain adaptation, and full-precision evaluation. For optimized deployment, see the NVFP4 release.

124B Voir le modèle →
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B Base BF16

Looking for a post-trained model? See the BF16 release for customization or the NVFP4 release for optimized deployment.

124B Voir le modèle →
NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B BF16

NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B is a vision-language model (VLM) designed to run everyday agentic tasks locally. This is the full-precision (BF16) release of this model, intended primarily for customization and post-training rather than direct production inference.

75B Voir le modèle →
Qwen3.8 Flash Next FP4 Local

IMPORTANT: the NVFP4 scale factors in this checkpoint are in a new lossless compression format, but upstream vLLM support for this format has not yet landed. You must use one of the containers provided below.

96B 262K contexte Voir le modèle →

Essayez GLM 5.3 Flash NVFP4 gratuitement

La création d'un compte prend une minute. Testez GLM 5.3 Flash NVFP4 tout de suite dans le Playground.

Commencer gratuitement