GLM-5.3

GLM-5.3 ist Z.AIs Frontier-Coding-Flaggschiff vom 14. August 2026 mit 744 Milliarden Gesamt- und 40 Milliarden aktiven Parametern. Alle Fortschritte gegenüber GLM-5.2 stammen aus Post-Training: Terminal-Bench 3.0 stieg von 4,6 auf 28,3 Prozent, ExploitBench mehr als verdoppelt. Reasoning ist verpflichtend aktiv, Kontext eine Million Tokens. Gewichte seit 28.08.2026 unter der bespoke GLM-5.3-Lizenz (MIT-artig, $10B-MaaS-Security-Review-Gate) verfügbar; chinesische Cloud-Infrastruktur.

Zhipu AI Version 5.3 Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 744 B (40 B aktiv) 1000 K Context 04/2026 $1.4 / $4.4 per 1M

  • Restricted Weights
  • Server
  • OpenRouter
  • Text
  • Agentic Orchestrator
  • Long Context
  • Batch

Sovereign Risk: HIGH Das Entwicklerunternehmen Z.AI hat seinen Sitz in China. Die Entwicklung des Modells unterliegt somit der chinesischen Gesetzgebung, was im internationalen Kontext ein erhöhtes Risiko in Bezug auf Datensicherheit und staatlichen Einfluss darstellt. Zum aktuellen Stand (23. August 2026) sind die Gewichte noch nicht veröffentlicht; das Modell ist ausschließlich über den GLM Coding Plan und die Z.AI-Cloud-Infrastruktur nutzbar, wodurch sämtliche Anfragen über chinesische Server laufen. Eine Risikominderung durch lokalen Betrieb ist derzeit nicht möglich.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Gold
82.25
Routine
50.63
Reasoning
31.62

Rank #1

LLM Judge Avg
4.18
100 Coverage
Avg Task Duration
58.51
Batch
Token Rate
136.97
Output Rate
P95 Latency
207.18
Top 5 %
Total Tokens
357300
Output Volume
Cost per 1K
$0.0044
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$1.57
Total · 357300 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

GLM-5.3 Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 84.84
CLI Benchmark 95.33
Logical Reasoning 77.2
UX Writing 79.81
Documentation 80.52
Content Transform. 86
Cultural Intelligence 81.32
Synthesis Quality 73.33
Tool Execution 90
ToolUse Score 79.5
Benchmark Cost $1.57

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil