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title: "GLM-5.3-Flash DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "GLM-5.3-Flash von Z.ai auf inference.eu: multimodales offenes KI-Modell, 18B aktive Parameter, 1 Mio. Tokens Kontext, OpenAI-kompatibel, in der EU verarbeitet."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/glm-5-3-flash/"
language: "de"
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Reasoning · Z.ai (Zhipu AI)

# GLM-5.3-Flash in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen

GLM-5.3-Flash ist das effiziente, nativ multimodale Modell der GLM-5-Reihe von Z.ai: 320 Milliarden Parameter mit 18 Milliarden aktiven, Bildeingabe und eine Million Tokens Kontext, unter MIT-Lizenz. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  01320B · 18B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03MIT

## Was GLM-5.3-Flash ist

Z.ai veröffentlichte GLM-5.3-Flash Ende August 2026. Anders als GLM-5.3 beruht es auf einem neu trainierten Basismodell, vortrainiert auf einem multimodalen Korpus mit 30 Billionen Tokens. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 320 Milliarden Parametern, davon 18 Milliarden aktiv pro Token, und 45 Schichten, etwa halb so viele wie frühere große GLM-Modelle.

Es ist das erste GLM-5-Modell mit nativer Bildeingabe. Erstmals in der GLM-Reihe kombiniert es Sparse und Linear Attention, was sehr lange Kontexte günstiger macht, und nutzt Manifold-Constrained Hyper-Connections für effizienteres Training. Es denkt vor der Antwort nach, mit den Stufen low, high und max. Die Gewichte stehen unter MIT-Lizenz.

## Stärken und Grenzen

GLM-5.3-Flash soll einen Großteil der Programmier- und Agentenfähigkeiten des Spitzenmodells mit einem Bruchteil der Rechenleistung liefern. Laut Z.ai übertrifft es GLM-5.2 in Benchmarks und realen Anwendungen. Es passt zu Coding-Assistenten, Agenten, die Screenshots lesen, und zur Arbeit mit langen Dokumenten, wenn eine Million Tokens zählen, ein 750-Milliarden-Modell aber überdimensioniert wäre.

Bei den schwierigsten Langzeitaufgaben kommen das volle GLM-5.3 oder Kimi K3 weiter. Das Reasoning steht standardmäßig auf der höchsten Stufe und erzeugt lange Ausgaben, wenn Sie es nicht senken. Die Modellkarte nennt Englisch und Chinesisch als Hauptsprachen, testen Sie Deutsch daher mit eigenen Inhalten. Bilder liest es, erzeugt aber keine.

## GLM-5.3-Flash über die API aufrufen

inference.eu unterstützt das OpenAI- und das Anthropic-Anfrageformat. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell `glm-5.3-flash` ein. Coding-Werkzeuge wie Claude Code, Cline oder OpenHands funktionieren mit denselben drei Einstellungen.

Bilder senden Sie als `image_url`\-Inhalte neben Ihrem Text. Übergeben Sie `reasoning_effort` als `low`, `high` oder `max`. Standard bei Z.ai ist `max`, setzen Sie für schnelle Antworten also ausdrücklich `low`. Für Chat empfiehlt Z.ai, frühere Denkblöcke aus dem Verlauf zu entfernen. Tool Calls, JSON-Ausgabe und Streaming funktionieren wie gewohnt.

## Datenhaltung in der EU

Auf inference.eu läuft GLM-5.3-Flash auf Infrastruktur in der Europäischen Union. Ihre Prompts, Bilder, Ihr Quellcode und die Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht an Z.ai in China gesendet und nie zum Training eines Modells verwendet.

Jeder Kunde erhält einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter, damit Sie alle Beteiligten dokumentieren können. Abgerechnet wird in Euro. Anders als das Spitzenmodell GLM-5.3 steht GLM-5.3-Flash unter der schlichten MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung ohne Umsatzschwellen oder Prüfauflagen erlaubt.

## GLM-5.3-Flash

Anbieter

Z.ai (Zhipu AI)

Herkunft

China

Typ

Reasoning

Parameter

320B

Aktive Parameter

18B

Kontextfenster

1.048.576 Tokens

Lizenz

[MIT](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash/blob/main/LICENSE)

Veröffentlicht

August 2026

Modell-ID

glm-5.3-flash

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

glm-5.3-flash · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Coding-Assistent für den Alltag

    Fragen zu Code beantworten, Funktionen schreiben und Fehler beheben, in IDE oder Terminal, mit Verarbeitung in der EU.

-   2

    ### Agenten mit Screenshots

    Einen Agenten Screenshots einer Anwendung oder eines Dashboards lesen und den nächsten Schritt oder das passende Werkzeug wählen lassen.

-   3

    ### Analyse langer Dokumente

    Lange Berichte, Verträge oder Logs dank einer Million Tokens in einer Anfrage lesen und Fragen dazu beantworten.

## GLM-5.3-Flash: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an GLM-5.3-Flash in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht zum Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Nichts geht an Z.ai oder nach China.

GLM-5.3-Flash verarbeitet rund eine Million Tokens Kontext. Die Kombination aus Sparse und Linear Attention hält lange Kontexte bezahlbar. Bilder belegen ebenfalls Kontext, und auch die Reasoning-Ausgabe braucht Platz, planen Sie also Reserven ein.

Ja. GLM-5.3-Flash steht unter der MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe erlaubt. Anders als bei der GLM-5.3-Lizenz gibt es keine Klausel zur Sicherheitsprüfung für sehr große Model-as-a-Service-Anbieter, die rechtliche Prüfung bleibt also kurz.

Ja. Es ist das erste nativ multimodale Modell der GLM-5-Reihe und versteht Bilder zusammen mit Text. Es liest Screenshots, Diagramme und Dokumente und antwortet in Textform. Bilder übergeben Sie im üblichen OpenAI-Format \`image\_url\`.

GLM-5.3-Flash hat 320 Milliarden Parameter mit 18 Milliarden aktiven, versteht Bilder und steht unter MIT-Lizenz. GLM-5.3 ist das größere, rein textbasierte Spitzenmodell für die schwierigsten Programmieraufgaben, mit eigener Lizenz. Flash ist der sinnvolle Standard, GLM-5.3 die Reserve für harte Fälle.

Übergeben Sie \`reasoning\_effort\` als \`low\`, \`high\` oder \`max\`. Ohne Angabe nutzt das Modell \`max\` und erzeugt lange Ausgaben. Für schnellen Chat und einfache Aufgaben setzen Sie ausdrücklich \`low\`, damit Antworten kurz bleiben.

Auf inference.eu laufen die offenen Gewichte in Rechenzentren in der EU, Prompts und Code verlassen die EU für die Inferenz also nicht. Die Antworten spiegeln dennoch das Training wider, auch bei politisch heiklen Themen. Testen Sie das Modell vorab mit Ihren Aufgaben.

Beide sind effiziente chinesische Mixture-of-Experts-Reasoning-Modelle mit einer Million Tokens Kontext und offenen Lizenzen. GLM-5.3-Flash hat etwas mehr aktive Parameter und versteht Bilder, DeepSeek V4 Flash nur Text. Testen Sie beide in Ihrem Coding- oder Agenten-Setup.

Ändern Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`glm-5.3-flash\`. Nachrichten, Bilder, Tools und Streaming funktionieren mit demselben Code. Mit \`reasoning\_effort\` halten Sie einfache Anfragen schnell.

Nein. Anfragen an inference.eu dienen nur dazu, Ihre Antwort zu erzeugen. Sie werden nie zum Training oder Feintuning von GLM-5.3-Flash oder anderen Modellen genutzt und nicht an Z.ai weitergegeben, das nur die Gewichte veröffentlicht hat.

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