Понимает изображения
Приложите скриншот или фотографию и спросите по ним — модель видит картинку, а не только подпись к ней.
Попробуйте прямо здесь
Отвечает Gemma 3 12B
GLM 5.3 Flash доступна после входа в аккаунт — сейчас на вопросы отвечает Gemma 3 12B.
Вход 0,0163 ₽ · Выход 0,0507 ₽ за 1000 токенов · Открыть в полном чате
Доступ без VPN
Русский интерфейс
Оплата рублями по факту
Возможности
Что умеет
Рассуждает по шагам
Разбирает задачу последовательно — это заметно на математике, логике и разборе кода.
Вызывает инструменты
Может по ходу ответа обратиться к инструментам сервиса, а не только писать текст.
Отвечает заданной структурой
Возвращает ответ строго в нужной форме — удобно, когда результат сразу идёт в таблицу или код.
Печатает ответ на глазах
Текст появляется по мере написания, ждать весь ответ целиком не нужно.
Принимает видео
На вход можно дать видеозапись и спросить, что на ней происходит.
Зачем
Зачем это нужно
Универсальная модель без узкой специализации: текст и код рядом
Часть версий с открытыми весами, поведение хорошо изучено
Разумная цена для повседневных задач среднего объёма
Цифры
Характеристики и цена
Цены — те же, по которым идёт списание: и здесь, и в прайс-листе они берутся из одного источника.
Модель на этой странице
GLM 5.3 Flash
Разработчик
Z.ai
Тип модели
Текст
Контекстное окнопримерно 1 872 страницы текста целиком.
1 310 720 токенов
Без регистрации
Нет, нужен вход
Чем отличается от соседних
Точную стоимость конкретного запроса до ответа предсказать нельзя — она зависит от объёма текста, поэтому сумма показывается фактом под ответом.
| Модель | Цена |
|---|---|
| GLM 5.3 Flash — модель этой страницыстраница, которую вы читаете | Вход 0,0163 ₽ · Выход 0,0507 ₽ за 1000 токенов |
| Gemma 3 12B · Google | Бесплатно |
| gpt-oss-20b · OpenAI | Бесплатно |
| Ling 3.0 Flash · inclusionAI | Бесплатно |
Вопросы
Частые вопросы
В каких задачах GLM показывает себя лучше всего?
В прикладных: разобрать код, написать вспомогательный скрипт, объяснить чужое решение, привести текст к нужному формату. Это не флагман для самых трудных запросов, но крепкий вариант там, где важна стабильность и умеренный расход токенов.
Насколько уверенно она работает с русским?
Понимает запросы и отвечает грамотно, хотя длинный художественный текст ей даётся хуже, чем моделям, обученным преимущественно на европейских языках. Для документации, инструкций и технических пояснений уровень вполне рабочий.
Чем GLM отличается от Qwen?
Обе из Китая и во многом пересекаются по задачам. Qwen сильнее там, где нужен перевод и работа сразу с несколькими языками, GLM чаще выбирают за прикладные задачи и код. Надёжнее всего прогнать свой типовой запрос через обе и сравнить ответы.
Рядом
Соседние страницы каталога
Дальше — весь каталог задач: поиск по названию, темы и фильтры.