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unsloth · Mixed (Text + Bild) · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

GLM-5.3-Flash

Alleskönner: verstehen Text und Bilder zusammen — teils auch Audio.

MIT

Größe (kompakt)–
Kleinste Variante341,0 GB
LizenzMIT
Parameter–
KategorieMixed (Text + Bild)
Downloads (30 Tage)1,0 Mio.
Likes459
Aktualisiertvor 11 Tagen
Erstelltvor 2 Mon.
Hersteller/Orgunsloth
Repo-Größe (alle Dateien)343,8 GB
LMArena-Score1471 (Rang 29)

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein großes Sprachmodell aus der GLM-Reihe, das für schnelle Textantworten optimiert ist – per Flash-Variante also leichter und zügiger als die volle Version. Es kann übersetzen, zusammenfassen, Code erklären und allgemein Texte generieren.

Stärken

Dank offener Lizenz und gutem Preis-Leistungs-Verhältnis für ein 321-321-Mio-Parameter-Modell nutzbar, ohne Abokosten im Auge zu behalten.

Grenzen

Der hohe Parameterzahl bedingt ordentliche Hardware (mind. 2×24-GB-GPU oder entsprechend RAM), und als Flash-Variante gibt es bei komplexen Aufgaben Abstriche gegenüber dem Standardmodell der Reihe.

Für wen?

Für alle, die lokale KI für alltägliche Textarbeit wollen und über genug Hardware verfügen, um ein Modell dieser Größe zu betreiben.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).

🚀 Ollama (Ein-Klick)

Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.

ollama run hf.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m GLM-5.3-Flash-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Versteht BilderKann Bilder ansehen und Fragen dazu beantworten.
Basis: GLM-5.3-FlashAufgebaut auf zai-org/GLM-5.3-Flash (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Paper / ForschungarXiv:2602.15763 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz5 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Riesiges KontextfensterBis zu 1 Mio. Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
MehrsprachigEnglisch, Chinesisch
1 VariantenGGUF-Dateien von 341,0 GB bis 341,0 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: MIT.
Millionenfach geladen1,0 Mio. Downloads auf Hugging Face.
Gerade im TrendAktuell weit oben bei Hugging Face.
TechnikModelltyp: glm5-next

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
GLM-5.3-Flash-Q8_0341,0 GB343,0 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du GLM-5.3-Flash

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft GLM-5.3-Flash auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste 341,0 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet GLM-5.3-Flash?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: gemma3 · qwen3.5 · llava · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · LMArena (CC BY 4.0) · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.