GLM-5.3-FlashX
FlashX 将同一能力带拆分为独立服务型号,便于记录速度优化与基础模型权重之间的区别。
FAMILY / Z.AI
从 GLM-130B 与 ChatGLM 起步,逐步转向推理、编码与长程 Agent 工程。
01 / RELEASE SEQUENCE
02 / GENERATIONS
FlashX 将同一能力带拆分为独立服务型号,便于记录速度优化与基础模型权重之间的区别。
GLM-130B 是 GLM 家族进入大规模公开模型阶段的关键节点,明显早于 GLM-4.5。
ChatGLM-6B 将 GLM 技术路线带到更易部署的开放模型规模,并成为后续 GLM-4 开源模型的直接历史参照。
第二代中英双语对话模型,使用多查询注意力并将上下文扩展至 32K。
第三代 ChatGLM 对话模型,强化工具调用与代码执行场景;此处为基础 8K 对话版本,非另行发布的 32K/128K 版本。
GLM-4 把家族从 ChatGLM 的开放对话路线推进到面向 API 与多模型产品的基础模型代际。
GLM-4.5 将“原生 Agent 模型”明确为家族主线,并同时开放基础与对话权重。
连接 GLM-4.5 与 GLM-4.7 的开放模型,扩展至 200K 上下文并改进编码与 Agent 能力。
GLM-4.6 后续开放模型,继续提升编码、推理和 Agent 任务。
GLM-5 将长程 Agent 的衡量重点从单次代码生成扩展到完整工程任务。
面向长程任务的 GLM-5 更新,可在单次任务中持续自主执行数小时。
把上下文扩展到 1M,并针对大型代码库、长文档和项目级 Agent 工作优化。
GLM-5.3 是“基础模型不变、仅扩大后训练”带来显著 Agent 能力跃迁的清晰案例,也将 GLM-5 的旗舰规格纳入开放权重路线。
Z.ai 补充披露其使用 30T-token 多模态预训练语料与流形约束超连接(mHC),并报告相较 GLM-5.3 的注意力计算量约减少 3 倍、KV 缓存约缩小 4.4 倍。
GLM-Legal 是 GLM 系列面向法律工作流的专用分支,原厂明确说明了领域训练与 API Beta 申请;原始 Z.ai 公告日期为 2026-10-12,次日 AutoClaw 转载提供了完整训练说明;未披露参数量、独立 API 型号 ID、权重或许可证。