Model garden Router · op aanvraag Dedicated · op aanvraag

GLM 5.3 BF16

Dit model draait als dedicated deployment op grote GPU's en staat niet standaard in de gedeelde playground. Neem contact op, dan zetten we het voor je klaar.

GLM-5.3 uses the same base model as GLM-5.2 — every gain comes from post-training. Compared with GLM-5.2, it is much better at complex coding and long-horizon tasks:

zai-org/GLM-5.3-BF16 Op aanvraag
text->text · zai-org · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
753B
Parameters
1,049K
Contextvenster
1808GB
Minimale VRAM
POST /api/v1/chat/completions Op aanvraag

Specificaties

Parameters 753B
Contextvenster 1,048,576 tokens
Minimale VRAM 1808 GB
Architectuur GlmMoeDsaForCausalLM (vLLM)
Licentie other
Modaliteit text->text
Uitgebracht August 2026
Uitgever zai-org ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token
Op aanvraag
Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.
Dedicated GPU · per uur
Op aanvraag
Dedicated deployment, vanaf 1808 GB VRAM. Afgerekend per GPU-uur.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-5.3-BF16",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik GLM 5.3 BF16 in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait GLM 5.3 BF16 op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is GLM 5.3 BF16 hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost GLM 5.3 BF16?

GLM 5.3 BF16 heeft meerdere GPU's tegelijk nodig en draait daarom als dedicated deployment. Je betaalt dan per GPU-uur en niet per token. Vertel ons je volume, dan rekenen we het voor je door.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Z.AI

GLM 5.3

GLM-5.3 uses the same base model as GLM-5.2 — every gain comes from post-training. Compared with GLM-5.2, it is much better at complex coding and long-horizon tasks:

753B 1M context Bekijk model →
GLM 5.2

We're introducing GLM-5.2, our latest flagship model for long-horizon tasks. It marks a substantial leap in long-horizon task capability over its predecessor GLM-5.1 and, for the first time, delivers that capability on a solid 1M-token context. GLM-5.2's new capabilities include: - Solid 1M Context: A solid 1M-token context that stably sustains long-horizon work - Advanced Coding with Flexible Effort: Stronger coding capabilities with multiple thinking effort levels to balance performance and latency - Improved Architecture: We propose IndexShare, which reuses the same indexer across every fou

753B 1M context Bekijk model →
GLM 5.1

GLM-5.1 is our next-generation flagship model for agentic engineering, with significantly stronger coding capabilities than its predecessor. It achieves state-of-the-art performance on SWE-Bench Pro and leads GLM-5 by a wide margin on NL2Repo (repo generation) and Terminal-Bench 2.0 (real-world terminal tasks).

754B 203K context Bekijk model →
GLM 5

We are launching GLM-5, targeting complex systems engineering and long-horizon agentic tasks. Scaling is still one of the most important ways to improve the intelligence efficiency of Artificial General Intelligence (AGI). Compared to GLM-4.5, GLM-5 scales from 355B parameters (32B active) to 744B parameters (40B active), and increases pre-training data from 23T to 28.5T tokens. GLM-5 also integrates DeepSeek Sparse Attention (DSA), largely reducing deployment cost while preserving long-context capacity.

754B 203K context Bekijk model →
GLM OCR

GLM-OCR is a multimodal OCR model for complex document understanding, built on the GLM-V encoder–decoder architecture. It introduces Multi-Token Prediction (MTP) loss and stable full-task reinforcement learning to improve training efficiency, recognition accuracy, and generalization. The model integrates the CogViT visual encoder pre-trained on large-scale image–text data, a lightweight cross-modal connector with efficient token downsampling, and a GLM-0.5B language decoder. Combined with a two-stage pipeline of layout analysis and parallel recognition based on PP-DocLayout-V3, GLM-OCR deliver

1.3B 131K context Bekijk model →
GLM 4.7 Flash

GLM-4.7-Flash is a 30B-A3B MoE model. As the strongest model in the 30B class, GLM-4.7-Flash offers a new option for lightweight deployment that balances performance and efficiency.

31B 203K context Bekijk model →

Vraag toegang aan

GLM 5.3 BF16 is nog niet standaard beschikbaar. Laat je gegevens achter, dan regelen we een dedicated deployment.

Vraag toegang aan