Zhipu AI

GLM-5.3

Zhipu AI GLM-5.3 model with 1.0M context window, optimized for advanced reasoning and multimodal tasks.

#236publié le 18 août 2026·Proprietary·753 billion
text1.0M ctx
Fournisseurs APIObtenir la clé API →Classement
Intelligence
65.0 #236
AAQI 30.0
Vitesse Sortie
90 t/s
TTFT 1.57 s · ITL 11.1 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$2.15 /1M
Entrée $1.4/M · Sortie $4.4/M
Contexte
1.0M
≈ 2,500 pages A4 · sortie max 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

GLM-5.3
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (63)Mathematics (39)Hard Science (GPQA) (45)Agentic & Tool Use (36)Knowledge (MMLU) (39)Vision / Multimodal (25)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Détails du Modèle

Date de Sortie
18 août 2026
Paramètres
753 billion
Licence
Proprietary
Fenêtre de Contexte
1,000,000 tokens
Prix Entrée
$1.4/M
Prix Sortie
$4.4/M
Vitesse Sortie
90 t/s
Temps au Premier Token
1.57 s

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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BibTeX
@misc{llmpodium2026glm53,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of GLM-5.3},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/glm-5-3}
}

Intégrer le badge de score

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Aperçu
GLM-5.3 LLMPodium Score
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