API GLM-5.3 disponibile, punteggio 60 nell'analisi Artificial Analysis, pesi open source previsti per il 28 agosto

Introduzione

Zhipu AI ha ufficialmente aperto l'accesso API al suo ultimo modello di punta GLM-5.3, progettato per programmazione complessa, attività agente a lungo termine e carichi di lavoro legati alla sicurezza informatica.

L'annuncio del 19 agosto colloca direttamente il modello nello stack API di produzione Z.AI e nel piano di programmazione GLM. Nell'attuale Artificial Analysis Intelligence Index, GLM-5.3 (max) ottiene un punteggio di 60, posizionandosi nella fascia più avanzata insieme a diversi modelli proprietari leader, e raggiunge Kimi K3 (max) su questo indice.

Al momento della stesura di questo articolo, i pesi del modello non sono ancora stati rilasciati. Zhipu, nell'annuncio del 19 agosto (ripreso da diverse testate tecnologiche e finanziarie cinesi), ha dichiarato che i pesi saranno pubblicati il 28 agosto 2026 (venerdì).

GLM-5.3 raggiunge 60 punti nell'Artificial Analysis Intelligence Index

Il dato più rilevante riportato da AIBase è il punteggio di 60 nell'Artificial Analysis Intelligence Index.

Artificial Analysis attualmente classifica GLM-5.3 (max) a 60 punti, lo stesso punteggio di Kimi K3 (max). Questo risultato colloca GLM-5.3 tra i modelli più performanti nel confronto attuale, ma un singolo indice composito non deve essere interpretato come prova che i due modelli abbiano prestazioni identiche in ogni carico di lavoro.

Una panoramica utile è la seguente:

Modello	Artificial Analysis Intelligence Index
GLM-5.3 (max)	60
Kimi K3 (max)	60
Claude Fable 5, configurazione specifica di fascia alta	Superiore a 60 nell'attuale confronto Artificial Analysis
GLM-5.2 (max)	53

Il cambiamento generazionale importante risiede nel salto da GLM-5.2 a GLM-5.3, mantenendo al contempo lo stesso modello di base sottostante.

I principali miglioramenti derivano dalla fase di post-addestramento

Z.AI ha dichiarato che GLM-5.3 utilizza lo stesso modello di base di GLM-5.2. Il miglioramento delle prestazioni deriva da un post-addestramento aggiuntivo, non da un nuovo modello di base addestrato da zero.

La documentazione ufficiale evidenzia miglioramenti in tre aree, in linea con l'articolo originale di AIBase:

• Ingegneria del software complessa
• Sicurezza informatica difensiva e analisi delle vulnerabilità
• Attività agente a lungo termine

Nel proprio Code Bench, l'azienda riporta un miglioramento delle prestazioni di circa il 50% rispetto a GLM-5.2. Anche i risultati dei benchmark pubblici mostrano miglioramenti significativi in attività di tipo terminale operativo e in compiti di ingegneria del software di lunga durata.

Ad esempio, Z.AI riporta che GLM-5.3 è passato da 4.6 a 28.3 su Terminal-Bench 3.0 e da 46.2 a 66.9 su DeepSWE v1.1, entrambi rispetto a GLM-5.2.

Questi dati sono risultati di benchmark pubblicati dal produttore e vanno interpretati in questo contesto.

Anche le prestazioni di sicurezza informatica sono notevolmente migliorate

Z.AI ha dichiarato che il post-addestramento aggiuntivo ha prodotto, inaspettatamente, capacità di sicurezza informatica più forti all'aumentare della scala di addestramento.

Sui set di valutazione pubblicati dall'azienda, GLM-5.3 raggiunge 84.5% su CyberGym, rispetto al 77.2% di GLM-5.2. L'azienda riporta inoltre miglioramenti ancora maggiori su benchmark più orientati allo sfruttamento delle vulnerabilità, come ExploitBench ed ExploitGym.

Questa tendenza è degna di nota perché i miglioramenti di GLM-5.3 diventano più ampi all'aumentare della difficoltà dei compiti

— passando dall'identificazione delle vulnerabilità al ragionamento su catene di exploit più lunghe.

Nel frattempo, la tabella dei benchmark di Z.AI mostra che alcuni modelli proprietari closed-source di fascia alta sono ancora in testa nelle valutazioni di exploit più difficili. Pertanto, la conclusione corretta non è che GLM-5.3 domini tutti i benchmark di sicurezza, ma che il suo post-addestramento ha portato a un miglioramento sostanziale tra generazioni.

GLM-5.3 spinge in avanti la frontiera intelligenza-costo

Il secondo grafico del rapporto originale si concentra sui prezzi piuttosto che sulle classifiche dei benchmark grezzi.

Artificial Analysis elenca attualmente i prezzi API first-party di Z.AI come segue:

Tipo di token	Prezzo GLM-5.3 per milione di token
Input	$1.40
Input da cache	$0.26
Output	$4.40

Questi prezzi sono identici alla tariffazione ufficiale attuale di GLM-5.2.

Artificial Analysis calcola un prezzo misto di circa $0.90/milione di token, secondo il suo rapporto 7:2:1 per input da cache/input/output. Il suo rapporto mostra inoltre che GLM-5.3 ha un costo di valutazione di circa $1.238,50 sul suo indice di intelligenza.

Pertanto, il grafico dei costi supporta il punto centrale dell'articolo originale: GLM-5.3 combina un punteggio composito di livello avanzato con una tariffazione API relativamente bassa.

Ciò non significa che ogni attività di produzione sarà più economica. Il costo effettivo dipende dalla lunghezza dell'output, dal tasso di cache, dalla dimensione del prompt, dall'intensità del ragionamento, dal numero di chiamate di strumenti e dal numero di round di interazione agente richiesti.

La tariffazione API rimane invariata rispetto a GLM-5.2

La pagina dei prezzi ufficiali di Z.AI conferma che GLM-5.3 e GLM-5.2 utilizzano attualmente le stesse tariffe per token.

Questo è significativo perché il modello aggiunge capacità sostanziali senza aumentare i prezzi API dichiarati.

Per i team che utilizzano già GLM-5.2, la decisione di migrazione riguarda quindi principalmente comportamento e compatibilità, non un nuovo livello di costi per token.

Gli sviluppatori dovrebbero comunque eseguire test di regressione prima di spostare il traffico di produzione, poiché GLM-5.3 modifica diversi comportamenti e parametri del modello.

GLM-5.3 utilizza il ragionamento obbligatorio

Una delle differenze è la configurazione del ragionamento.

GLM-5.3 ha il pensiero sempre attivo e supporta tre livelli di intensità di ragionamento:

• low
• high
• max

Il valore predefinito è max.

Z.AI avverte che le applicazioni che utilizzano la seguente configurazione legacy falliranno migrando direttamente a GLM-5.3:

{
  "thinking": {
    "type": "disabled"
  }
}

Per GLM-5.3, il pensiero deve rimanere attivo. Per lavori di programmazione complessi, Z.AI raccomanda il livello di intensità di ragionamento più profondo:

{
  "model": "glm-5.3",
  "thinking": {
    "type": "enabled"
  },
  "reasoning_effort": "max"
}

Questo è un esempio di configurazione ufficiale, non un estratto dalla breve fonte AIBase; è incluso qui perché ha un impatto diretto sugli sviluppatori che migrano da GLM-5.2.

Finestra di contesto e lunghezza di output

La documentazione ufficiale del modello elenca:

Specifica	GLM-5.3
Modalità di input	Testo
Modalità di output	Testo
Finestra di contesto	1.000.000 di token
Output massimo	128K token
Ragionamento	Sempre attivo
Intensità del ragionamento	low / high / max

GLM-5.3 supporta inoltre la chiamata di funzioni, l'output strutturato, le risposte in streaming, la cache di contesto e la chiamata di strumenti in streaming.

Il modello attualmente supporta solo testo, pertanto gli sviluppatori che necessitano di capacità di comprensione diretta delle immagini dovranno utilizzare un modello visivo separato o un flusso di lavoro dedicato.

GLM-5.3 è ora disponibile in ZCode e nei piani di programmazione GLM

L'articolo di AIBase sottolinea che GLM-5.3 è integrato in ZCode e nei piani di programmazione GLM.

Ciò è confermato dall'attuale documentazione del prodotto Z.AI.

ZCode

Descrivilo come un ambiente di sviluppo per agenti basato su GLM-5.3, progettato per pianificazione, codifica, revisione, debug, testing e lavoro su progetti a lungo termine. Il suo flusso di lavoro è pensato per mantenere file di progetto, output del terminale, contesto del browser, stato di esecuzione e modifiche Git all'interno dello stesso task continuo.

Anche il GLM Coding Plan elenca GLM-5.3 come modello supportato. Il piano attuale utilizza un sistema di quote basato su punti, e le fasce non di punta — inclusi i fine settimana — consumano meno punti.

Z.AI supporta inoltre GLM-5.3 tramite diversi protocolli API, inclusi endpoint compatibili con OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages, soggetti alle limitazioni dei piani e degli account elencate nella documentazione Z.AI.

Una chiamata API minima a GLM-5.3

Per gli sviluppatori che desiderano testare direttamente la nuova API aperta, l'identificatore di modello utilizzato dalla documentazione ufficiale Z.AI è:

glm-5.3

Una richiesta cURL di base segue la stessa struttura dell'interfaccia Chat Completions documentata da Z.AI:

curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Rivedi questa architettura di progetto e identifica i colli di bottiglia ingegneristici a più alto rischio."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max"
  }'

L'endpoint e la configurazione del modello sopra indicati seguono l'attuale documentazione ufficiale Z.AI. Gli sviluppatori che utilizzano il piano di programmazione dovrebbero verificare le proprie regole endpoint separate, poiché il traffico in abbonamento e la fatturazione API standard non sono sempre intercambiabili.

Pesi in rilascio il 28 agosto

L'ultimo punto dell'articolo originale riguarda il rilascio dei pesi aperti.

Il 19 agosto, un annuncio relativo a Zhipu ha dichiarato che i pesi di GLM-5.3 saranno resi aperti venerdì prossimo, corrispondente al 28 agosto 2026.

Al momento della scrittura di questo file Markdown, tale data non è ancora arrivata. Artificial Analysis classifica ancora GLM-5.3 come modello proprietario, poiché i pesi scaricabili non sono ancora stati resi pubblici.

Pertanto, la formulazione più accurata è:

Zhipu ha annunciato l'intenzione di pubblicare i pesi del modello GLM-5.3 il 28 agosto 2026, ma al momento della stesura di questo articolo, i pesi non sono ancora disponibili pubblicamente.

Una volta che i pesi saranno effettivamente rilasciati, gli sviluppatori dovrebbero verificare il repository ufficiale, la scheda del modello, la licenza, il numero di parametri, i framework di inferenza supportati e i requisiti di deployment prima di considerare il rilascio come auto-distribuibile.

Domande frequenti

Cos'è GLM-5.3?

GLM-5.3 è l'ultimo modello di punta testuale di Zhipu AI / Z.AI, utilizzato per

ingegneria del software complessa, task di agenti, ragionamento e lavoro legato alla cybersecurity. Utilizza lo stesso modello di base di GLM-5.2; i principali miglioramenti delle capacità derivano da un post-addestramento aggiuntivo.

Che punteggio ottiene GLM-5.3 su Artificial Analysis?

Artificial Analysis attualmente assegna a GLM-5.3 (max) un punteggio di 60 sull'Intelligence Index. Nel confronto attuale, anche Kimi K3 (max) ottiene 60 punti, sebbene il comportamento dei modelli differisca significativamente tra i vari benchmark e carichi di lavoro.

Quanto costa l'API di GLM-5.3?

Z.AI attualmente applica una tariffa di $1,40 per milione di token di input, $0,26 per milione di token di input in cache e $4,40 per milione di token di output. Queste tariffe sono identiche ai prezzi ufficiali di GLM-5.2.

GLM-5.3 supporta una finestra di contesto di 1 milione di token?

Sì. La documentazione ufficiale Z.AI elenca per GLM-5.3 una finestra di contesto di 1.000.000 di token, con una lunghezza massima di output di 128K token.

È possibile disabilitare il ragionamento in GLM-5.3?

No. GLM-5.3 richiede che il pensiero rimanga attivo. Gli sviluppatori possono controllare la profondità di ragionamento tramite il parametro reasoning_effort, con valori opzionali low, high o max, e valore predefinito max.

GLM-5.3 è open source o a pesi aperti?

Non ancora al momento della stesura di questo articolo. Zhipu ha annunciato l'intenzione di pubblicare i pesi il 28 agosto 2026, ma il pacchetto di pesi pubblico e la licenza finale devono ancora essere confermati dopo il rilascio.

GLM-5.3 può essere utilizzato per agenti di codifica?

Sì. Z.AI ha integrato il modello in ZCode e nel GLM Coding Plan, e la sua documentazione elenca la compatibilità con diversi strumenti di codifica per agenti e protocolli API.

GLM-5.3 supporta la multimodalità?

L'attuale documentazione API di GLM-5.3 elenca solo input testuale e output testuale. Nella sua forma attuale non è un modello diretto per input di immagini.

Strumenti correlati

• ZCode: l'ambiente di sviluppo per agenti di Z.AI, progettato attorno a GLM-5.3 per workflow di codifica e progetti a lunga durata.
• Piattaforma API Z.AI: piattaforma ufficiale per accedere ai modelli GLM, chiavi API, fatturazione e servizi per sviluppatori.
• GLM Coding Plan: piano di abbonamento di Z.AI per utilizzare i modelli GLM negli strumenti di codifica per agenti supportati.
• Artificial Analysis: analisi indipendente del modello che copre intelligenza, prezzi, velocità e dimensione del contesto di GLM-5.3.
• Documentazione sviluppatore Z.AI: documentazione ufficiale su API, modelli, migrazione, prezzi e integrazione.

Link correlati

• Documentazione ufficiale del modello GLM-5.3: specifiche ufficiali, capacità, impostazioni di ragionamento, endpoint, benchmark ed esempi di avvio rapido.
• Blog ufficiale di rilascio di GLM-5.3: articolo di rilascio di Z.AI su codifica, agenti a lungo orizzonte e prestazioni emergenti in cybersecurity.
• Prezzi Z.AI: prezzi ufficiali per token di GLM-5.3, GLM-5.2 e altri modelli Z.AI.
• Migrazione a GLM-5.3: checklist ufficiale di migrazione che copre ID modello, pensiero obbligatorio, sforzo di ragionamento, output in streaming e chiamate a strumenti.
• [Documentazione ZCode](https://zcode.z.

ai/en/docs/welcome): guida ufficiale all'uso di GLM-5.3 nei workflow di sviluppo di agenti di ZCode.

• FAQ GLM Coding Plan: informazioni ufficiali su modelli supportati, comportamento delle quote, endpoint e limitazioni del piano.
• Artificial Analysis GLM-5.3: attuale analisi indipendente di benchmark e prezzi di GLM-5.3 (versione max).

Riepilogo

GLM-5.3 è ora disponibile tramite Z.

L'ecosistema API e di programmazione dell'IA offre. Il suo attuale punteggio Artificial Analysis Intelligence Index è di 60, mentre Z.AI afferma che il più grande miglioramento generazionale deriva dall'ottimizzazione post-addestramento focalizzata su coding complesso, agenti a lungo ciclo e compiti di sicurezza informatica.

Il modello mantiene i prezzi API di GLM-5.2, aggiungendo al contempo una finestra di contesto di 1 milione di token, output fino a 128K e funzionalità di ragionamento forzato con livelli di intensità regolabili. È già integrato nei piani di programmazione ZCode e GLM.

Zhipu ha inoltre annunciato che i pesi di GLM-5.3 saranno rilasciati il 28 agosto 2026. Fino alla pubblicazione effettiva del repository del codice e della licenza, dovrebbe ancora essere descritto come un modello accessibile tramite API, con rilascio dei pesi previsto successivamente, piuttosto che un modello aperto già scaricabile direttamente.

Il cambiamento chiave è semplice: GLM-5.3 migliora le capacità senza aumentare i prezzi dell'API principale di GLM-5.2, prevedendo al contempo un successivo rilascio pubblico dei pesi.