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Raisonnement · Z.ai (Zhipu AI)

Utilisez GLM-5.3-Flash en Europe via une API compatible OpenAI

GLM-5.3-Flash est le modèle efficace et nativement multimodal de la série GLM-5 de Z.ai : 320 milliards de paramètres dont 18 milliards actifs, entrée image et un million de tokens de contexte, sous licence MIT. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE et sans usage pour l'entraînement.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 01320B · 18B
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03MIT

Ce qu'est GLM-5.3-Flash

Z.ai a publié GLM-5.3-Flash fin août 2026. Contrairement à GLM-5.3, il repose sur un modèle de base entraîné de zéro, sur un corpus multimodal de 30 000 milliards de tokens. C'est un modèle à mélange d'experts de 320 milliards de paramètres au total, dont 18 milliards actifs par token, avec 45 couches, environ moitié moins que les grands GLM précédents.

C'est le premier modèle GLM-5 à lire nativement les images. Pour la première fois dans la série, il combine attention creuse et attention linéaire, ce qui réduit le coût des très longs contextes. Il raisonne avant de répondre, avec les niveaux low, high et max. Ses poids sont sous licence MIT.

Points forts et limites

GLM-5.3-Flash vise à offrir l'essentiel des capacités de code et d'agent du modèle phare pour une fraction du calcul. Selon Z.ai, il dépasse GLM-5.2 sur les bancs d'essai comme sur des usages réels. Il convient aux assistants de code, aux agents qui lisent des captures d'écran et au travail sur de longs documents, quand un modèle de 750 milliards de paramètres serait disproportionné.

Sur les tâches longues les plus difficiles, GLM-5.3 complet ou Kimi K3 vont plus loin. Le raisonnement est réglé par défaut au maximum et produit de longues sorties si vous ne l'abaissez pas. La fiche cite l'anglais et le chinois comme langues principales : testez le français sur vos contenus. Il lit les images mais n'en crée pas.

Appeler GLM-5.3-Flash via l'API

inference.eu prend en charge les formats OpenAI et Anthropic. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle glm-5.3-flash. Les outils de code comme Claude Code, Cline ou OpenHands fonctionnent avec ces trois mêmes réglages.

Envoyez les images en contenus image_url à côté du texte. Passez reasoning_effort à low, high ou max ; la valeur par défaut de Z.ai étant max, indiquez explicitement low pour des réponses rapides. En conversation, Z.ai conseille de retirer les anciennes réflexions de l'historique. Appels d'outils, sortie JSON et streaming fonctionnent comme d'habitude.

Hébergement en Europe et données

Sur inference.eu, GLM-5.3-Flash tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Vos prompts, images, votre code source et les réponses du modèle sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à Z.ai en Chine et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD ainsi que la liste de nos sous-traitants, pour documenter chaque intervenant. La facturation se fait en euros. Contrairement au modèle phare GLM-5.3, GLM-5.3-Flash est publié sous simple licence MIT, qui autorise l'usage commercial sans seuil de revenus ni examen préalable.

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)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Assistant de code au quotidien

    Répondre aux questions de code, écrire des fonctions et corriger des bugs dans un IDE ou un terminal, avec un traitement dans l'UE.

  • 2

    Agents pilotés par captures d'écran

    Laisser un agent lire les captures d'une application ou d'un tableau de bord et choisir l'action ou l'outil suivant.

  • 3

    Analyse de longs documents

    Lire en une requête de longs rapports, contrats ou journaux grâce au million de tokens de contexte et répondre aux questions.

GLM-5.3-Flash : questions fréquentes

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