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title: "GLM-5.3-Flash en Europe : API conforme au RGPD"
description: "GLM-5.3-Flash de Z.ai sur inference.eu : modèle ouvert multimodal, 18B paramètres actifs et 1 million de tokens de contexte, compatible OpenAI, traité dans l'UE."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/glm-5-3-flash/"
language: "fr"
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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'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

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

Éditeur

Z.ai (Zhipu AI)

Origine

Chine

Type

Raisonnement

Paramètres

320B

Paramètres actifs

18B

Fenêtre de contexte

1 048 576 tokens

Licence

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

Sortie

août 2026

ID du modèle

glm-5.3-flash

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[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)
```

## 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

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes vers GLM-5.3-Flash sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Rien n'est envoyé à Z.ai ni en Chine.

GLM-5.3-Flash accepte environ un million de tokens de contexte. Sa combinaison d'attention creuse et linéaire rend les longs contextes abordables. Les images occupent aussi du contexte, et la sortie de raisonnement a besoin de place.

Oui. GLM-5.3-Flash est publié sous licence MIT, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution. Contrairement à la licence GLM-5.3, aucune clause d'examen de sécurité ne vise les très grands fournisseurs de modèles en tant que service.

Oui. C'est le premier modèle nativement multimodal de la série GLM-5 : il accepte des images avec le texte, lit captures d'écran, graphiques et documents et répond en texte. Les images s'envoient au format OpenAI standard \`image\_url\`.

GLM-5.3-Flash compte 320 milliards de paramètres dont 18 milliards actifs, lit les images et utilise la licence MIT. GLM-5.3 est le modèle phare plus grand, uniquement textuel, pour le code le plus difficile, sous sa propre licence. Flash est le choix par défaut ; GLM-5.3 sert de recours.

Passez \`reasoning\_effort\` à \`low\`, \`high\` ou \`max\`. Sans valeur, le modèle utilise \`max\` et produit de longues sorties. Pour une conversation rapide ou une tâche simple, indiquez explicitement \`low\` afin de garder des réponses courtes.

Sur inference.eu, les poids ouverts tournent dans des centres de données de l'UE : prompts et code ne quittent pas l'Union pour l'inférence. Les réponses reflètent toutefois l'entraînement du modèle, y compris sur des sujets politiquement sensibles. Testez-le sur vos tâches avant de vous y fier.

Ce sont deux modèles de raisonnement chinois efficaces à mélange d'experts, avec un million de tokens de contexte et des licences permissives. GLM-5.3-Flash a un peu plus de paramètres actifs et lit les images ; DeepSeek V4 Flash ne lit que du texte. Testez-les dans votre configuration.

Remplacez l'URL de base de votre client OpenAI par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`glm-5.3-flash\`. Messages, images, outils et streaming fonctionnent avec le même code. Ajoutez \`reasoning\_effort\` pour garder les demandes simples rapides.

Non. Les requêtes envoyées à inference.eu servent uniquement à produire votre réponse. Elles ne servent jamais à entraîner ou affiner GLM-5.3-Flash ni aucun autre modèle, et ne sont pas transmises à Z.ai.

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