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ModelPassport · Multimodal

GLM-5.3 Flash

GLM-5.3 Flash ist die effizientere, nativ multimodale GLM-5.3-Variante mit 320B Gesamt- und 18B aktiven Parametern. Sie zielt auf Coding, agentische Nutzung, lange Kontexte und multimodale Aufgaben.

🇨🇳Z.ai320B gesamt · 18B aktivText + BildMIT
MultimodalSchwerpunkt
🇨🇳 ChinaAnbieterland
Primärquelle verlinktQuellenstatus
30. September 2026letzte Prüfung
Kurz erklärt

GLM-5.3 Flash ist die effizientere, nativ multimodale GLM-5.3-Variante mit 320B Gesamt- und 18B aktiven Parametern. Sie zielt auf Coding, agentische Nutzung, lange Kontexte und multimodale Aufgaben. Für die Praxis wird das Modell als Server / Multi-GPU eingeordnet; veröffentlicht ist es unter MIT.

ModelPassport 1.1

Standardisierte Referenzdaten

Modell-IDOWM-0055
Anbieter🇨🇳 Z.ai
AnbieterlandChina
FamilieGLM-5.3
Parameterklasse320B gesamt · 18B aktiv
ArchitekturHybrid MoE / Sparse Attention
ModalitätText + Bild
LizenzMIT
Lokale EinordnungServer / Multi-GPU
Datenschutz-PotenzialEigener Datenpfad möglich*

Was ist GLM-5.3 Flash?

GLM-5.3 Flash gehört zur Familie GLM-5.3 des Anbieters Z.ai. Als Anbieterland kennzeichnet OpenWeightModelle 🇨🇳 China. Die Flagge beschreibt den Anbieter – nicht Trainingsdaten, Rechenzentrum oder Nutzerstandort.

Die Variante wird als 320B gesamt · 18B aktiv eingeordnet und verarbeitet Text + Bild. Der redaktionelle Schwerpunkt liegt auf Multimodal.

Typische Einsatzgebiete

  • multimodaler Chat
  • Coding und Agenten
  • lange Kontexte

Diese Einordnung ist keine Rangliste. Für reale Projekte sollten Modellqualität, Latenz, Lizenz, Infrastruktur, Datenschutz und Betriebskosten gemeinsam bewertet werden.

Hardware und lokale Nutzung

Praxisorientierung: 320B Gesamtparameter; trotz 18B aktiver Parameter bleibt das vollständige Modell eine große Server-Workload.

Wichtig: Parameterzahl und aktive Parameter sind nicht identisch mit dem Speicherbedarf. Gewichtformat, Quantisierung, KV-Cache, Kontext, Batch-Größe und Offloading beeinflussen die tatsächliche Hardwareanforderung.
Datenschutz / DSGVO

DSGVO-Einordnung

Self-Hosting kann einen datenschutzfreundlichen Betrieb erleichtern, ist aber kein DSGVO-Konformitätsnachweis. Weil die Gewichte verfügbar sind, kann der Inferenzpfad grundsätzlich selbst betrieben und auf EU-Infrastruktur gelegt werden. Ob der konkrete Einsatz DSGVO-konform ist, hängt vom gesamten Datenfluss, der Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Sicherheit, Löschkonzepten, eingebundenen Dienstleistern und möglichen Drittlandtransfers ab.

DSGVO & Datensouveränität ausführlich erklärt →

Lizenz

Die offizielle Modellquelle nennt MIT. Open Weight bedeutet nicht automatisch Open Source. Für Weitergabe, kommerzielle Nutzung, gehostete Dienste und Modell-Derivate ist immer der vollständige aktuelle Lizenztext maßgeblich.

Deployment

Die praktische Infrastrukturklasse lautet Server / Multi-GPU. Kleine Varianten können sich für lokale Geräte eignen; große Dense- oder MoE-Modelle benötigen häufig dedizierte GPU-Server, Multi-GPU-Systeme oder Cluster.

Offizielle Quelle

Häufige Fragen

Kann GLM-5.3 Flash lokal laufen?

Die Einordnung lautet „Server / Multi-GPU“. Der tatsächliche Bedarf hängt insbesondere von Quantisierung, Kontext und Runtime ab.

Welche Lizenz gilt?

Die verlinkte Primärquelle nennt MIT. Für produktive Nutzung sollte der vollständige aktuelle Lizenztext geprüft werden.