GLM-5.3
z-ai/glm-5.3
- Date de sortie
- 18 août 2026
- Fenêtre de contexte
- 1.05M
- Sortie maximale
- 944K
- Entrée / sortie par 1M
- $0.079 / $1.40
- Entrées
- Texte
Guide du modèle · disponible dans notre chat
z-ai/glm-5.3
GLM-5.3 fonctionne dans notre chat gratuit — sans inscription requise.
§ 01Fiche technique
| ID OpenRouter | z-ai/glm-5.3 |
|---|---|
| Développeur | Z.ai |
| Date de sortie | 18 août 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1,048,576 tokens |
| Sortie maximale | 943,718 tokens |
| Prix en entrée | $0.079 par 1M de tokens |
| Prix en sortie | $1.40 par 1M de tokens |
| Entrées | Texte |
| Poids ouverts | zai-org/GLM-5.3 |
| Paramètres | Non publié |
| Licence | GLM-5.3 (custom) |
| Chat gratuit ici | Dans notre chat |
Source : liste des modèles OpenRouter et model cards officielles sur Hugging Face.
§ 02Vue d'ensemble
GLM-5.3 a été référencé sur OpenRouter le 18 août 2026. Sa fiche de modèle (model card) est claire sur son origine : GLM-5.3 utilise le même modèle de base que GLM-5.2, et « chaque gain provient du post-training ». En d'autres termes, Z.ai n'a pas modifié l'architecture ; l'équipe a entraîné le modèle pour le rendre bien plus performant sur le code complexe et les tâches de longue durée.
Z.ai rapporte une amélioration de 50 % par rapport à GLM-5.2 sur son banc d'essai interne Z.ai Code Bench et revendique des résultats state-of-the-art en open source sur des benchmarks publics comme Terminal Bench 3.0 et Agents' Last Exam. La fiche met également en avant un point fort émergent dans la recherche en sécurité, avec des résultats state-of-the-art sur CyberGym pour la découverte de vulnérabilités. Il s'agit des mesures fournies par le développeur, à considérer donc comme un ordre de grandeur plutôt qu'une preuve absolue.
Sur OpenRouter, GLM-5.3 accepte du texte en entrée et génère du texte en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens et une sortie maximale de 943 718 tokens. Les tarifs sont de $0.079 par million de tokens d'entrée et de $1.40 par million de tokens de sortie. Sur la plateforme de Z.ai, le code du modèle est glm-5.3, avec un contexte de 1M et jusqu'à 128K tokens en sortie.
Le raisonnement est activé en permanence sur GLM-5.3. Vous contrôlez son niveau de réflexion avec reasoning_effort, qui accepte low, high et max ; la fiche du modèle indique que la valeur par défaut est max si aucun paramètre n'est renseigné. Les poids ouverts sont disponibles sur Hugging Face sous le nom zai-org/GLM-5.3, sous une licence personnalisée GLM-5.3 et non MIT — lisez bien la licence avant de concevoir un produit basé sur ces poids.
Dans le chat de glm5.org, GLM-5.3 s'exécute par défaut avec un reasoning_effort low afin de fournir des réponses rapides. Activez l'option Penser plus en détail pour augmenter l'effort de réflexion lorsqu'un problème exige plus d'attention. GLM-5.3 traite uniquement le texte ; si vous joignez une image, le chat redirige ce message vers GLM-5.3 Flash et vous en informe.
GLM-5.3 étant plus coûteux à exécuter que Flash, chaque visiteur bénéficie d'un nombre limité de messages GLM-5.3 par jour. Une fois le quota épuisé, vous pouvez continuer instantanément avec GLM-5.3 Flash en un clic.
§ 03Points forts
Z.ai qualifie GLM-5.3 de modèle à poids ouverts le plus performant pour le code, affichant des gains majeurs par rapport à GLM-5.2.
Conçu pour planifier et exécuter de longues tâches avec outils au sein d'un contexte de 1M de tokens.
Trois niveaux d'effort de raisonnement vous permettent d'arbitrer entre vitesse et profondeur sur chaque requête.
À $0.079 par million de tokens d'entrée sur OpenRouter, lui soumettre de volumineuses bases de code ne coûte presque rien.
§ 04Comment l'essayer
Ouvrez le chat, sélectionnez GLM-5.3 dans le sélecteur de modèles et posez votre question. Aucun compte requis ; un quota quotidien s'applique.
Appelez z-ai/glm-5.3 sur OpenRouter ou glm-5.3 sur la plateforme de Z.ai avec n'importe quel client compatible OpenAI.
Téléchargez zai-org/GLM-5.3 depuis Hugging Face, consultez la licence personnalisée et déployez-le sur votre propre matériel.
§ 05Famille
Chaque page de modèle utilise la même fiche technique pour vous permettre de les comparer en un coup d'œil.
| Modèle | Date de sortie | Fenêtre de contexte | Entrée / sortie par 1M | Chat gratuit ici |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 11 févr. 2026 | 205K | $1 / $3.20 | — |
| GLM-5-Turbo | 15 mars 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5V-Turbo | 1 avr. 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5.1 | 7 avr. 2026 | 205K | $1.40 / $4.40 | — |
| GLM-5.2 | 16 juin 2026 | 1.05M | $0.0341 / $7 | — |
| GLM-5.3 | 18 août 2026 | 1.05M | $0.079 / $1.40 | Dans notre chat |
| GLM-5.3 Flash | 26 août 2026 | 1.05M | $0.0052 / $0.1985 | Dans notre chat |
| GLM-5.3 FlashX | 18 sept. 2026 | 1.05M | $0.37 / $1.25 | — |
| GLM-5.3 Prime | 23 sept. 2026 | 1M | $2.80 / $8.80 | — |
§ 06FAQ
Sur glm5.org, vous pouvez discuter gratuitement avec GLM-5.3 sans inscription, dans la limite d'un quota quotidien de messages. Via les API, la facturation se fait au token.
Non. GLM-5.3 accepte uniquement du texte. Pour les questions sur des images, utilisez GLM-5.3 Flash, que notre chat sélectionne automatiquement dès que vous joignez une image.
Les poids sont publiés sous une licence personnalisée GLM-5.3 (indiquée comme « other » sur Hugging Face), et non MIT. Vérifiez ses conditions avant toute utilisation commerciale.
Il repose sur le même modèle de base ; toutes les améliorations proviennent du post-training. Z.ai fait état d'un gain de 50 % sur son benchmark interne de code par rapport à GLM-5.2.
Cela augmente l'effort de raisonnement d'un niveau faible à un niveau plus élevé, permettant ainsi au modèle de réfléchir plus longtemps avant de répondre. Les réponses prennent plus de temps mais sont généralement plus soignées.
§ 07Sur le même sujet
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