Z.ai 發布 GLM-5.3,稱其為領先的開放權重程式設計模型
重點速覽
- •GLM-5.3 是總部位於北京的 Z.ai 推出的 7,430 億參數模型,透過在 GLM-5.2 基礎上擴大後訓練規模而成,而非打造全新架構。
- •該模型在 Z.ai 自家程式碼基準測試中以每項任務約 75,000 個輸出 Token 達到 34.5% 的分數,優於 GLM-5.2 以 96,000 個 Token 達到的 23.4%。
- •GLM-5.3 以 84.5% 在 CyberGym 漏洞利用基準測試中奪冠,且據 Z.ai 表示,該模型在 269 個開源專案中標記出 2,436 個漏洞,其中 1,097 個屬於中高嚴重度問題。
- •模型權重與 API 存取權預計將在安全評估後、即發布約兩週後推出,因此「開放權重」的稱號適用於即將推出的版本,而非目前可下載的內容。
- •所有基準測試比較均來自 Z.ai 自身的發布文章,而 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol 等美國閉源模型在 Terminal Bench 3.0 與 DeepSWE v1.1 上仍優於 GLM-5.3。

中國 AI 實驗室 Z.ai 於週四透過其 GLM Coding Plan 與 ZCode 發布了 GLM-5.3。
該公司將此模型描述為「最強大的開放權重程式設計模型」。GLM-5.3 是一款擁有 7,430 億參數的模型,透過在 GLM-5.2 基礎上擴大後訓練(post-training)規模而成。「開放權重」(open weights)意指實驗室公開已訓練完成的模型檔案,讓開發者能夠下載並在自己的硬體上執行,這與 Anthropic 的 Claude 或 OpenAI 的 GPT 系列等閉源模型形成對比,後者僅能透過廠商的 API 存取。
Z.ai 表示,該模型現已透過 GLM Coding Plan 訂閱服務與 ZCode 提供,API 存取權與可下載權重將在安全審查完成後推出。
該公司在發布文章中寫道:「擴大後訓練規模,就是我們為 GLM-5.3 所做的一切。」「我們在 GLM-5.2 中打造了整套技術堆疊……在過去一個月裡,我們持續在這套堆疊上擴展:更多環境、更多樣化的任務,以及投入更多運算資源進行訓練。」
該團隊表示,其優先考量是 Token 效率,而非追求原始效能的絕對領先。GLM-5.3 擁有 7,430 億個參數,且每項任務使用的 Token 遠少於前代模型。參數是模型處理資訊時所使用的變數數量,而 Token 則是模型可消耗或產生的基本資訊單位。Token 經濟性也帶來直接的商業影響:由於 API 按 Token 計費,每項任務產生的輸出 Token 越少,執行模型的成本就越低。
Z.ai 表示,GLM-5.3 在其內部 Z.ai Code Bench 上以 Max 力度達到 34.5% 的分數,同時每項任務僅使用約 75,000 個輸出 Token;相比之下,GLM-5.2 以 96,000 個 Token 達到 23.4%。與閉源模型相比,該部落格指出 GLM-5.3 在 Token 經濟性上優於 Claude Opus 4.8,但「仍落後於 Claude Fable 5,後者在 Max 力度下達到 39.5%」。這些比較數據取自 Z.ai 自身的發布文章,因此屬於廠商自行報告的數據,而非獨立評估的結果。
在程式設計基準測試方面,GLM-5.3 表現優異,在最相關的測試中擊敗了同為中國模型的 Kimi K3。
在 Terminal Bench 3.0(一項在真實 Linux 環境中測試自主 Shell 與工具使用能力的測試)中,GLM-5.3 獲得 28.3 分,略低於閉源模型 Fable 5 的 33.7 分與 GPT-5.6 Sol 的 34.6 分。在 DeepSWE v1.1(一項以端到端修復真實 GitHub 問題為測試內容的基準測試)中,開放權重對手 Kimi K3 獲得 67.5 分,Fable 5 獲得 69.7 分,兩者均領先 GLM-5.3 的 66.9 分。
綜合來看,這些結果顯示 GLM-5.3 領先其前代模型與部分開放權重同儕,但美國閉源模型仍在主要程式設計基準測試中保持領先。
網路安全結果則顯示出另一項顯著進展。GLM-5.3 以 84.5% 在 CyberGym(一項以真實世界軟體漏洞利用任務為模型評分的基準測試)中奪冠,且在漏洞利用基準測試中較 GLM-5.2 提升逾一倍。Z.ai 表示,該模型在 269 個開源專案中標記出 2,436 個漏洞,其中 1,097 個屬於中高嚴重度問題。
Z.ai 在 X 上發文表示:「GLM-5.3 將代理式程式設計提升至全新境界,較 GLM-5.2 有大幅改進,同時以更少的輸出 Token 達到更好的成果。」「GLM-5.3 現已透過 GLM Coding Plan 與 ZCode 提供。API 存取權與開放權重將在嚴謹的安全評估後分階段發布。」
"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"
在價格方面,Z.ai 將此模型定位為美國前沿系統的低成本替代方案。其 GLM Coding Plan 採用點數配額制(離峰時段呼叫僅需半價),而智譜的 API 定價約為美國前沿模型每 Token 費率的十分之一。GLM-5.2 的官方定價為每百萬 Token 輸入 1.40 美元、輸出 4.40 美元。相較之下,GPT-5.3-Codex 為輸入 1.75 美元、輸出 14 美元,而 Claude Opus 4.8 則位於 Anthropic 定價等級的最高區間。
Z.ai 是一家位於北京且被列入美國實體清單(Entity List)的實驗室,這意味著美國企業無法向其出口受管制技術。Z.ai 是智譜 AI(Zhipu AI)的品牌,該公司於 2019 年從清華大學的研究中分拆成立,並於 2025 年 1 月被美國商務部列入實體清單。儘管如此,GLM 仍是廣泛使用的模型,且中國開放權重模型在 OpenRouter 的 Token 使用量上已領先美國模型;OpenRouter 是一家 API 聚合平台,可將請求路由至多個模型,並發布各模型的使用量佔比。
根據發布文章,GLM-5.3 的權重預計將在約兩週後公開發布。因此,「開放權重」的稱號適用於即將推出的版本,而非目前即可下載的內容。一旦權重與 API 存取權開放,外部開發者將能在自己的基礎架構上執行該模型,並直接驗證該公司的基準測試數據。