Z.aiDedicated Capacity

GLM-5.3 på kapacitet, som kun du bruger

GLM-5.3 fra Z.ai er en open-weight-model bygget som mixture of experts, med ca. 750B parametre og en kontekst på 1M tokens. Vi kører den for dig på chips udviklet til AI i vores datacenter i München, på kapacitet, som ingen andre bruger. Leveringstid efter aftale.

ca.750Bparametre, heraf 40B aktive per tokenmodel card
1Mtokens i kontekstvinduetmodel card
EUinferens i vores datacenter i Münchenvores løfte
Åbnevægte under GLM-5.3-licensenlicens

Hvad GLM-5.3 er lavet til

Z.ai har bygget GLM-5.3 på basismodellen fra GLM-5.2 og forbedret den i post-training til kompleks kodning og opgaver i flere trin. Den tager tekst som input og er en open-weight-model.

Agentic coding

Kodearbejde over mange trin: agenter, der læser en kodebase, ændrer mange filer og kører testene. Z.ai rapporterer sine resultater med udbredte coding-agenter.

Opgaver i flere trin

Opgaver over mange indbyrdes afhængige trin og tool calls, hvor modellen skal holde målet og den aktuelle status for øje.

1M tokens kontekst

En hel kodebase, en stor samling kontrakter eller en lang agenthistorik kan være i én forespørgsel, uden at du først skal dele den op.

Function calling og structured output

En agent kan kalde dine værktøjer og levere data tilbage, som dine systemer kan læse.

Åbne vægte

Z.ai udgiver vægtene under sin egen GLM-5.3-licens. Den er lempelig: Kun Model-as-a-Service-virksomheder med en omsætning over 10 mia. USD skal først have en sikkerhedsgennemgang hos Z.ai.

Hvorfor GLM-5.3 kører på Dedicated Capacity

GLM-5.3 kører i vores datacenter i München på Dedicated Capacity. Den findes ikke i Inference API: En model af denne størrelse fylder en stor del af et racks hukommelse, så vi reserverer kapaciteten til én kunde og dimensionerer den efter kundens workload.

Garanteret throughput

Ingen andre kunder og ingen delt kø. Dine forespørgsler får den kapacitet, du har reserveret.

Drevet af os

Vi sætter modellen op, driver og overvåger den for dig, med ISO 27001-certificeret drift.

Forudsigelig månedlig pris

En fast månedlig pris for den kapacitet, der er reserveret til dig, i stedet for afregning per token.

Sådan fungerer Dedicated Capacity

Spørgsmål om GLM-5.3

Kan jeg kalde GLM-5.3 via Inference API?

Nej. GLM-5.3 kører kun på Dedicated Capacity. Vores EU-suveræne modeller i Inference API er gpt-oss-120b og Gemma 4.

Se Inference API

Hvor stor er GLM-5.3, og hvor meget kontekst kan den tage?

Ca. 750B parametre bygget som mixture of experts, hvoraf ca. 40B er aktive per token, og et kontekstvindue på 1M tokens. Modellen tager tekst som input.

Model card på Hugging Face

Hvor hurtig er GLM-5.3 hos Infercom?

Vi offentliggør først en hastighed, når vi selv har målt den, og for GLM-5.3 har vi endnu ikke offentliggjort en. Til dimensioneringen måler vi med dine egne promptlængder og dit forhold mellem input og output.

Sådan måler vi

Hvilken licens gælder for GLM-5.3?

Z.ai's egen GLM-5.3-licens. Den tillader kommerciel brug. Kun Model-as-a-Service-virksomheder med en omsætning over 10 mia. USD på tolv måneder skal have en sikkerhedsgennemgang hos Z.ai, før de bruger den kommercielt.

Læs licensen

Hvor lang tid går der, før GLM-5.3 kører for os?

Leveringstiden oplyser vi efter aftale. Den afhænger af, hvor meget kapacitet dit workload har brug for. Fortæl os om det, så giver vi dig en dato.

Tal med os

Bliver mine data i EU?

På Dedicated Capacity kører GLM-5.3 på vores egen hardware i vores datacenter i München, og prompts og output gemmes aldrig permanent. SambaNova, den amerikanske virksomhed, der laver vores chips udviklet til AI, driver softwarestakken med fjernadgang; vores databehandleraftale nævner SambaNova.

Sådan fungerer EU-suverænitet hos os

Kan vi teste GLM-5.3, før vi binder os?

Ja. Før du skriver under, kan vi aftale en tidsbegrænset test på Dedicated Capacity, så du ser, hvordan GLM-5.3 klarer dit eget workload.

Bed om en test

Klar til at dimensionere Dedicated Capacity til dit workload?

Fortæl os om dit workload, så lægger vi hurtigt konkrete tal på bordet.