GLM-5.3
z-ai/glm-5.3
- Inilabas
- Ago 18, 2026
- Context window
- 1.05M
- Max output
- 944K
- In / out bawat 1M
- $0.079 / $1.40
- Mga Input
- Teksto
Gabay sa modelo · gumagana sa aming chat
z-ai/glm-5.3
Gumagana ang GLM-5.3 sa aming libreng chat — hindi kailangang mag-sign up.
§ 01Datasheet
| OpenRouter ID | z-ai/glm-5.3 |
|---|---|
| Developer | Z.ai |
| Inilabas | Ago 18, 2026 |
| Context window | 1,048,576 tokens |
| Max output | 943,718 tokens |
| Presyo ng input | $0.079 bawat 1M tokens |
| Presyo ng output | $1.40 bawat 1M tokens |
| Mga Input | Teksto |
| Open weights | zai-org/GLM-5.3 |
| Mga Parameter | Hindi nai-publish |
| Lisensya | GLM-5.3 (custom) |
| Libreng chat dito | Sa aming chat |
Pinagmulan: Listahan ng modelo ng OpenRouter at ang opisyal na mga model card sa Hugging Face.
§ 02Pangkalahatang-ideya
Nailista ang GLM-5.3 sa OpenRouter noong 18 Agosto 2026. Diretso ang model card nito tungkol sa pinagmulan nito: ginagamit ng GLM-5.3 ang parehong base model gaya ng GLM-5.2, at "bawat pagpapahusay ay nagmumula sa post-training". Sa madaling salita, hindi binago ng Z.ai ang arkitektura; sinanay nito ang modelo upang maging mas mahusay sa kumplikadong coding at mahahabang gawain.
Nag-ulat ang Z.ai ng 50% pagpapahusay kumpara sa GLM-5.2 sa kanilang in-house na Z.ai Code Bench at nag-aangkin ng mga open-source state-of-the-art na resulta sa mga pampublikong benchmark gaya ng Terminal Bench 3.0 at Agents' Last Exam. Binanggit din sa card ang isang umuusbong na lakas sa pananaliksik sa seguridad, na may mga state-of-the-art na resulta sa CyberGym para sa pagtuklas ng mga vulnerability. Ito ay sariling mga sukat ng developer, kaya ituring ang mga ito bilang direksyon kaysa sa patunay.
Sa OpenRouter, tumatanggap ang GLM-5.3 ng text input at naglalabas ng text output, na may context window na 1,048,576 tokens at maximum output na 943,718 tokens. Ang mga presyo ay $0.079 kada milyong input tokens at $1.40 kada milyong output tokens. Sa sariling platform ng Z.ai, ang code ng modelo ay glm-5.3, na may 1M context at hanggang 128K output tokens.
Laging naka-on ang reasoning para sa GLM-5.3. Makokontrol mo kung gaano ito mag-isip gamit ang reasoning_effort, na tumatanggap ng low, high, at max; sinasabi sa model card na naka-default ito sa max kung hindi ka magpapasa ng value. Ang open weights ay nasa Hugging Face bilang zai-org/GLM-5.3, sa ilalim ng custom na lisensya ng GLM-5.3 sa halip na MIT — basahin ang lisensya bago ka bumuo ng produkto gamit ang mga weight.
Sa chat ng glm5.org, default na tumatakbo ang GLM-5.3 nang may mababang reasoning effort upang mabilis na dumating ang mga sagot. I-on ang Mag-isip nang mas malalim upang itaas ang effort kapag ang problema ay nangangailangan ng higit na pag-iingat. Text lamang ang GLM-5.3; kung maglalakip ka ng larawan, ipapadala ng chat ang mensaheng iyon sa GLM-5.3 Flash at aabisuhan ka.
Dahil mas malaki ang gastos sa pagpapatakbo ng GLM-5.3 kumpara sa Flash, bawat bisita ay nakakakuha ng limitadong bilang ng mga mensahe ng GLM-5.3 bawat araw. Kapag naubos na ang allowance, maaari kang magpatuloy gamit ang GLM-5.3 Flash sa isang click lang.
§ 03Mga kalakasan
Tinatawag ng Z.ai ang GLM-5.3 bilang ang pinakamahusay na open-weights model para sa coding, na may malalaking pagpapahusay kumpara sa GLM-5.2.
Idinisenyo para magplano at magsagawa ng mahahabang gawain gamit ang mga tool sa loob ng 1M-token context.
Tatlong antas ng reasoning effort ang nagbibigay-daan upang ibalanse ang bilis at lalim sa bawat request.
Sa halagang $0.079 kada milyong input token sa OpenRouter, abot-kaya ang pagpapakain ng malalaking codebase.
§ 04Paano subukan
Buksan ang chat, piliin ang GLM-5.3 sa model switcher, at magtanong. Walang kailangang account; may umiiral na pang-araw-araw na quota.
Tawagin ang z-ai/glm-5.3 sa OpenRouter o glm-5.3 sa platform ng Z.ai gamit ang anumang OpenAI-compatible na client.
I-download ang zai-org/GLM-5.3 mula sa Hugging Face, suriin ang custom na lisensya, at i-serve ito sa sarili mong hardware.
§ 05Pamilya
Gumagamit ang bawat page ng modelo ng parehong datasheet, kaya mabilis mo silang maihahambing sa isang tingin lang.
| Modelo | Inilabas | Context window | In / out bawat 1M | Libreng chat dito |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | Peb 11, 2026 | 205K | $1 / $3.20 | — |
| GLM-5-Turbo | Mar 15, 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5V-Turbo | Abr 1, 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5.1 | Abr 7, 2026 | 205K | $1.40 / $4.40 | — |
| GLM-5.2 | Hun 16, 2026 | 1.05M | $0.0341 / $7 | — |
| GLM-5.3 | Ago 18, 2026 | 1.05M | $0.079 / $1.40 | Sa aming chat |
| GLM-5.3 Flash | Ago 26, 2026 | 1.05M | $0.0052 / $0.1985 | Sa aming chat |
| GLM-5.3 FlashX | Set 18, 2026 | 1.05M | $0.37 / $1.25 | — |
| GLM-5.3 Prime | Set 23, 2026 | 1M | $2.80 / $8.80 | — |
§ 06FAQ
Sa glm5.org, maaari kang makipag-chat sa GLM-5.3 nang libre nang hindi kinakailangang mag-sign up, ayon sa pang-araw-araw na quota ng mensahe. Sa pamamagitan ng mga API, sinisingil ito kada token.
Hindi. Text lamang ang tinatanggap ng GLM-5.3. Para sa mga tanong ukol sa imahe, gamitin ang GLM-5.3 Flash, na awtomatikong pinipili ng aming chat kapag nag-attach ka ng larawan.
Nai-publish ang weights sa ilalim ng custom na lisensya ng GLM-5.3 (nakalista bilang "other" sa Hugging Face), hindi MIT. Suriin ang mga tuntunin nito bago gamitin sa komersyal na layunin.
Parehong base model ang ginagamit nito; lahat ng pagpapahusay ay nagmumula sa post-training. Nag-uulat ang Z.ai ng 50% na pagtaas sa in-house coding benchmark nito kumpara sa GLM-5.2.
Pinapataas nito ang reasoning effort mula sa mababa patungo sa mas mataas na antas, kaya mas nag-iisip nang matagal ang model bago sumagot. Mas matagal ang mga sagot ngunit karaniwang mas maingat.
§ 07Kaugnay
Subukan ngayon
Walang account, walang card, walang install. Mag-type ng tanong at panoorin ang pagsagot ng GLM-5.3 Flash sa loob ng ilang segundo — lumipat sa GLM-5.3 para sa pinakamahihirap na problema.