GLM-5.3: 고난도 문제를 위한 플래그십 모델

GLM-5.3은 2026년 8월 18일 OpenRouter에 등록되었습니다. 모델 카드에는 출처가 솔직하게 명시되어 있습니다. GLM-5.3은 GLM-5.2와 동일한 베이스 모델을 사용하며, "모든 성능 향상은 포스트 트레이닝에서 비롯되었다"는 점입니다. 다시 말해 Z.ai는 아키텍처를 바꾸지 않고 모델 훈련 방식을 개선하여 복잡한 코딩과 장기 작업 능력을 극대화했습니다.

Z.ai의 발표에 따르면 자체 Z.ai Code Bench에서 GLM-5.2 대비 50% 향상된 성능을 보였으며, Terminal Bench 3.0 및 Agents' Last Exam과 같은 공개 벤치마크에서 오픈소스 최고 수준(SOTA)을 달성했다고 밝혔습니다. 또한 모델 카드에는 취약점 탐지 벤치마크인 CyberGym에서 최고 수준의 결과를 기록하며 보안 연구 분야에서 새로운 강점을 보였다고 명시되어 있습니다. 이는 개발사 자체 측정치이므로 절대적인 지표보다는 참고 방향으로 확인하는 것이 좋습니다.

OpenRouter에서 GLM-5.3은 텍스트 입출력을 지원하며, 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 943,718 토큰의 출력을 제공합니다. 요금은 입력 토큰 100만 개당 $0.079, 출력 토큰 100만 개당 $1.40입니다. Z.ai 자체 플랫폼에서 모델 코드는 glm-5.3이며, 1M 컨텍스트와 최대 128K 토큰 출력을 지원합니다.

GLM-5.3에서는 추론 기능이 항상 활성화되어 있습니다. 사고 수준은 reasoning_effort로 조절할 수 있으며 low, high, max 값을 지원합니다. 값을 전달하지 않으면 기본적으로 max가 적용된다고 모델 카드에 명시되어 있습니다. 오픈 가중치는 Hugging Face에 zai-org/GLM-5.3으로 공개되어 있으며, MIT가 아닌 맞춤형 GLM-5.3 라이선스가 적용되므로 가중치를 활용해 제품을 구축하기 전에 라이선스를 확인하시기 바랍니다.

glm5.org 채팅에서 GLM-5.3은 빠른 답변을 위해 기본적으로 낮은(low) 추론 강도로 실행됩니다. 더 신중한 해결이 필요한 문제라면 '더 깊이 생각하기'를 활성화하여 강도를 높일 수 있습니다. GLM-5.3은 텍스트 전용 모델이므로 이미지를 첨부하면 해당 메시지는 자동으로 GLM-5.3 Flash로 전송되며 이에 대한 안내가 표시됩니다.

GLM-5.3은 Flash보다 실행 비용이 높기 때문에 방문자마다 하루에 보낼 수 있는 GLM-5.3 메시지 수가 제한됩니다. 사용량이 모두 소진되더라도 클릭 한 번으로 GLM-5.3 Flash를 통해 대화를 계속 이어갈 수 있습니다.