GLM-5.3
- 上下文
- 1M
- 输入价
- $1.40 / 百万 tokens
- 输出价
- $4.40 / 百万 tokens
- 许可
- 开源
概览
智谱 2026 年 8 月 18 日发布的旗舰文本模型，753B 参数 MoE 配合动态稀疏注意力，与 GLM-5.2 同底座、靠后训练拉开差距，官方称在内部 Z.ai Code Bench 上编程能力较上代提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0、Agents' Last Exam 上取得当时的最好成绩。最突出的是「涌现的网络安全能力」：在 269 个真实开源项目中累计发现 2436 个漏洞，其中 1097 个为中高危，部分潜伏近 40 年。推理强制开启，可用 reasoning_effort 在 low/high/max 之间权衡成本与深度。上下文 100 万 token、最大输出 128K token，纯文本模态。权重公开但采用自定义的 GLM-5.3 License：一般用户可自由使用、修改与分发，仅对连续 12 个月合计营收超过 100 亿美元、且从事模型即服务（MaaS）的企业要求先通过 Z.ai 安全审查。
- 模态
- 文本
- 参数量
- 753B (MoE)
- 许可说明
- 开源 · GLM-5.3 License
能力
- 100 万 token 上下文，最大输出 128K token
- 编程能力较 GLM-5.2 提升约 50%
- 白盒代码审查与漏洞挖掘
- 推理常开，reasoning_effort 可调 low/high/max
- 函数调用、上下文缓存与结构化输出
- 同时支持 OpenAI、Anthropic 与 Z.ai 三套协议
基准测试
分数按各测试原始量表列示，不同测试之间不作百分比换算。
| 测试项目 | 得分 | 量表 |
|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 88.2 | / 100 |
| CyberGym | 84.5 | / 100 |
| ExploitBench | 54.4 | / 100 |
| Terminal Bench 3.0 | 28.3 | / 100 |
版本历史
2026-08
上下文 1M输入 $1.40 / 百万 tokens输出 $4.40 / 百万 tokens- 首次发布，编程能力较 GLM-5.2 提升约 50%
- 推理由可选改为常开，新增 reasoning_effort 三档控制
- 白盒代码审查与漏洞发现能力大幅增强
