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原生多模态 GLM 模型，面向高效编程与长程智能体任务

原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

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GLM 5.3 Flash，按 Token 用量计费，实际价格以所选分组为准。

原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

glm-5.3-flash · 用于推理、编程与多步骤智能体任务的模型。

原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

原生多模态 GLM 模型，面向高效编程与长程智能体任务

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原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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GLM-5.3-Flash 同时进行了多项架构升级，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型，在保持精准长上下文能力的同时，大幅降低了长上下文服务成本。此外，GLM-5.3-Flash 还采用流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections，mHC），进一步提升了模型的 scaling 能力。

GLM-5.3-Flash 同时进行了多项架构升级，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型，在保持精准长上下文能力的同时，大幅降低了长上下文服务成本。此外，GLM-5.3-Flash 还采用流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections，mHC），进一步提升了模型的 scaling 能力。