Chińskie laboratorium AI Z.ai wydało w czwartek model GLM-5.3, udostępniając go przez GLM Coding Plan i ZCode.

Firma określa model jako „najbardziej wydajny model o otwartych wagach do kodowania”. GLM-5.3 to model o 743 miliardach parametrów, zbudowany poprzez skalowanie post-trainingu na bazie GLM-5.2. „Otwarte wagi” oznaczają, że laboratorium publikuje pliki wytrenowanego modelu, dzięki czemu programiści mogą je pobrać i uruchamiać na własnym sprzęcie – w przeciwieństwie do modeli zamkniętych, takich jak Claude firmy Anthropic czy seria GPT OpenAI, dostępnych wyłącznie przez API dostawcy.

Z.ai poinformowało, że model jest już dostępny w ramach subskrypcji GLM Coding Plan oraz w ZCode, a dostęp przez API i wagi do pobrania zostaną udostępnione po przeglądzie bezpieczeństwa.

„Cała praca nad GLM-5.3 polegała na skalowaniu post-trainingu” – napisała firma we wpisie ogłaszającym premierę. „W GLM-5.2 zbudowaliśmy cały stack... W ciągu ostatniego miesiąca dalej skalowaliśmy ten stack: więcej środowisk, bardziej zróżnicowane zadania i więcej mocy obliczeniowej przeznaczonej na ich trening”.

Zespół podał, że priorytetem była efektywność tokenowa, a nie bezwzględna dominacja. GLM-5.3 ma 743 miliardy parametrów i zużywa znacznie mniej tokenów na zadanie niż poprzednik. Parametry to liczba zmiennych, którymi model operuje podczas przetwarzania informacji, natomiast tokeny są podstawowymi jednostkami informacji, które model może pobierać lub generować. Ekonomia tokenowa ma też bezpośrednie znaczenie komercyjne: ponieważ API rozliczane jest per token, mniejsza liczba tokenów wyjściowych na zadanie obniża koszt korzystania z modelu.

Z.ai podało, że GLM-5.3 uzyskuje 34,5% na wewnętrznym benchmarku Z.ai Code Bench przy wysiłku Max, zużywając około 75 000 tokenów wyjściowych na zadanie, wobec 23,4% przy 96 000 tokenach dla GLM-5.2. Na tle modeli zamkniętych blog wskazuje, że nowy model wyprzedza Claude Opus 4.8 pod względem ekonomii tokenowej, ale „pozostaje w tyle za Claude Fable 5, który przy wysiłku Max osiąga 39,5%”. Porównania pochodzą z samego wpisu premierowego Z.ai, są więc danymi podanymi przez dostawcę, a nie wynikami niezależnej ewaluacji.

W benchmarkach kodowania GLM-5.3 radzi sobie bardzo dobrze i wyprzedza inny chiński model, Kimi K3, w najistotniejszych testach.

W teście Terminal Bench 3.0, sprawdzającym autonomiczne posługiwanie się powłoką i narzędziami w prawdziwych środowiskach Linux, GLM-5.3 uzyskał 28,3 – nieco mniej niż zamknięte modele Fable 5 (33,7) i GPT-5.6 Sol (34,6). Z kolei w DeepSWE v1.1, benchmarku polegającym na kompleksowym naprawianiu rzeczywistych zgłoszeń z serwisu GitHub, otwarty konkurent Kimi K3 zdobył 67,5, a Fable 5 – 69,7; oba modele wyprzedziły GLM-5.3 z wynikiem 66,9.

Łącznie wyniki pokazują, że GLM-5.3 wyprzedza poprzednika oraz część otwartych konkurentów, natomiast zamknięte modele amerykańskie wciąż prowadzą w głównych benchmarkach kodowania.

W dziedzinie cyberbezpieczeństwa wyniki również pokazały wyraźny postęp. GLM-5.3 zwyciężył w benchmarku CyberGym, oceniającym modele na zadaniach wykorzystywania luk w prawdziwym oprogramowaniu, z wynikiem 84,5%, a w benchmarkach eksploitacji ponad dwukrotnie przebił GLM-5.2. Według Z.ai model wykrył 2 436 podatności w 269 projektach open source, w tym 1 097 o średniej lub wysokiej powadze.

„GLM-5.3 przenosi programowanie agentowe na wyższy poziom, zapewniając dramatyczną poprawę względem GLM-5.2 i osiągając lepsze wyniki przy mniejszej liczbie tokenów wyjściowych” – napisało Z.ai na X. „GLM-5.3 jest już dostępny przez GLM Coding Plan i ZCode. Dostęp przez API oraz otwarte wagi będą udostępniane etapami po rygorystycznych ocenach bezpieczeństwa”.

"GLM-5.3 takes agentic coding to the next level, delivering a dramatic improvement over GLM-5.2 while achieving better results with fewer output tokens. pic.twitter.com/KGc6ZR7GHv — Z.ai (@Zai_org) August 14, 2026"

Pod względem cenowym Z.ai pozycjonuje model jako tańszą alternatywę dla amerykańskich systemów frontier. GLM Coding Plan opiera się na limicie punktów (wywołania poza godzinami szczytu kosztują połowę), a API Zhipu wycenione jest na około jedną dziesiątą stawek amerykańskich modeli frontier za token. Oficjalne ceny GLM-5.2 wynosiły 1,40 USD za milion tokenów wejściowych i 4,40 USD za milion tokenów wyjściowych. Dla porównania: GPT-5.3-Codex kosztuje 1,75 USD za wejście i 14 USD za wyjście, a Claude Opus 4.8 mieści się w górnej części cennika Anthropic.

Z.ai to pekińskie laboratorium wpisane na amerykańską Entity List, co oznacza, że firmy z USA nie mogą eksportować do niego technologii objętych kontrolą. Z.ai to marka Zhipu AI – firmy założonej w 2019 roku jako spin-off badań Uniwersytetu Tsinghua, którą amerykański Departament Handlu dodał do Entity List w styczniu 2025 roku. Mimo to GLM pozostaje szeroko używanym modelem, a chińskie modele o otwartych wagach już teraz wyprzedzają amerykańskie pod względem zużycia tokenów na OpenRouter; OpenRouter to agregator API kierujący zapytania do wielu modeli i publikujący udziały w zużyciu według modeli.

Zgodnie z wpisem premierowym wagi GLM-5.3 mają zostać publicznie udostępnione za około dwa tygodnie. Oznaczenie „otwarte wagi” odnosi się więc do nadchodzącej publikacji, a nie do tego, co można pobrać dzisiaj. Po udostępnieniu wag i dostępu przez API zewnętrzni programiści będą mogli uruchomić model na własnej infrastrukturze i bezpośrednio zweryfikować deklarowane przez firmę wyniki benchmarków.