GLM-5.3
Z.ai · Lanzado ago 2026
GLM-5.3 es el modelo de pesos abiertos de codificación y ciberdefensa más reciente de Z.ai: la misma base que GLM-5.2, con todas las mejoras provenientes del post-entrenamiento. Pero las cifras principales siguen siendo generadas por el proveedor, los pesos abiertos se retienen ~2 semanas por la capacidad de seguridad emergente y el precio por token no está publicado. Recurre a él ahora para seguridad defensiva y automatización agéntica; espera a los pesos y a las auditorías independientes antes de estandarizarte.
¿Es adecuada para ti?
Bueno para
- Ciberseguridad defensiva: 84.5% en CyberGym, el mejor resultado publicado, por delante de Mythos 5 (83.8%) y GPT-5.6 Sol (83.6%)
- Codificación de largo alcance: 66.9% en DeepSWE v1.1 (frente al 46.2%), 28.3 en Terminal-Bench 3.0 (seis veces más que el 4.6)
- Automatización agéntica: AutomationBench v1.0.6 salta de 26.2 a 48.2 (+84%); el aprendizaje por refuerzo SAO impulsa las ganancias de largo alcance
- Autoalojadores que planean adoptar pesos abiertos: reutiliza la base de GLM-5.2; pesos programados para ~2 semanas
No recomendado para
- Explotación ofensiva profunda: el 54.4% en ExploitBench sigue por detrás de Mythos 5 (78.0%) y GPT-5.6 Sol (76.5%)
- Autoalojamiento inmediato: los pesos se retienen ~2 semanas por endurecimiento de seguridad; el primer retraso de pesos por motivos cibernéticos de Z.ai
- Equipos que necesitan precios por token publicados o visión: no hay fila de GLM-5.3 en la tabla de precios de Z.ai; no se anunció capacidad multimodal
Rendimiento por tarea
Defensive security (CyberGym)
84.5% en CyberGym: el mejor resultado publicado, por delante de la frontera cerrada; reportado por el proveedor, no auditado de forma independiente
Long-horizon software engineering (DeepSWE v1.1)
66.9% en DeepSWE v1.1, frente al 46.2%: un salto de 20 puntos, aunque la cifra la ejecutó Z.ai
Terminal/CLI coding (Terminal-Bench 3.0)
28.3 en Terminal-Bench 3.0, seis veces más que el 4.6 de GLM-5.2; a la par de la frontera en Terminal-Bench 2.1 (88.2 frente a 88.8)
Deep exploitation (ExploitBench)
El 54.4% en ExploitBench más que duplica a GLM-5.2 (24.4%), pero aún va 20+ puntos por detrás de la frontera cerrada
Vision / multimodal
No se anunció ni se midió ninguna capacidad de visión en el lanzamiento
Precios
Entrada
N/A (rate not yet published)
Salida
N/A (rate not yet published)
Contexto
1M context
Pruebas de rendimiento
Aún no hay cambios de veredicto
El reloj corre desde el primer día: los cambios aparecerán aquí a medida que evolucione nuestro veredicto.
Fuentes
- Digital Applied — GLM-5.3 post-training launchago 2026
- FelloAI — GLM 5.3: Benchmarks, Pricing and the Held-Back Weightsago 2026
- Z.ai — Pricing Overview (official docs)ago 2026
- OfficeChai — Z.AI Releases GLM 5.3ago 2026
- Axios — China's Z.ai holds GLM 5.3 release over hacking risksago 2026
- Unite.AI — Z.ai Launches GLM-5.3ago 2026
- The Agent Report — GLM-5.3: Post-Training Aloneago 2026
- Kingy AI — GLM-5.3 specs and the missing pricing rowago 2026
- byteiota — GLM-5.3: Open-Weight Coding SOTA and Emergent Cyber Riskago 2026
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