GLM-5.3: inteligencia, rendimiento y precio del lanzamiento
Resumen del modelo
Verbosidad
El lanzamiento GLM-5.3 ofrece 2 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave de los 2 modelos.
- En inteligencia, el modelo líder de GLM-5.3 es GLM-5.3 (Max), con 32.
- En velocidad de salida, el modelo más rápido es GLM-5.3 (Max), con 86 tokens/s.
- En latencia, GLM-5.3 (Max), con 24,90 s ofrece el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precio, GLM-5.3 (Low), con $1.57 ofrece el menor costo por tarea. Los precios varían hasta 3,2 veces entre modelos.
| Razonamiento | Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 1M ~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 753B |
| Parámetros activos | 40B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | GLM-5.3 License |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Velocidad y latencia
Velocidad de salida
Puntuaciones de capacidades
Índices de capacidades
Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, AutomationBench-AA, HLE-Diamond · Higher is better
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better
Incorporates 4 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
AA-PersonalityBench
Índices de personalidad
Más de Z AI
Más detalles
Pesos | Benchmarks de proveedores | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3 (Max) |  Z AI | 32 | 753B 40B activos en inferencia | 1M | 0,9 US$ | 86 |   +19 | ||
| GLM-5.3 (Low) | Z AI | 23 | 753B 40B activos en inferencia | 1M | 0,9 US$ | 82 |   +3 |