API GLM-5.3 официально запущен, оценка ручного анализа — 60, открытые веса планируется выпустить 28 августа

Zhipu AI официально открыл доступ к API для GLM-5.3, своей последней флагманской модели, предназначенной для сложного программирования, длительных агентных задач и рабочих нагрузок в области кибербезопасности. 19 августа,

发布于 2026年8月19日generalGEO 评分: 08 次阅读
API GLM-5.3 официально запущен, оценка ручного анализа — 60, открытые веса планируется выпустить 28 августа

API GLM-5.3 запущен, оценка Human Analysis — 60 баллов, веса с открытым исходным кодом планируется выпустить 28 августа

Введение

Компания Zhipu AI официально открыла API-доступ к своей новейшей флагманской модели GLM-5.3, ориентированной на сложное программирование, долгосрочные агентные задачи и рабочие нагрузки в сфере кибербезопасности.

Объявление от 19 августа напрямую включило модель в продакшн-стек API Z.AI и в план программирования GLM. По текущему индексу Human Analysis Intelligence Index модель GLM-5.3 (max) набрала 60 баллов, что помещает её в один ряд с ведущими проприетарными моделями и уравнивает её с Kimi K3 (max).

На момент написания этой статьи веса модели ещё не были открыты. В объявлении от 19 августа (перепечатанном несколькими китайскими технологическими и финансовыми СМИ) Zhipu сообщила, что выпуск весов запланирован на 28 августа 2026 года (пятница).

GLM-5.3 достигает 60 баллов в индексе Human Analysis

Самая примечательная цифра в отчёте AIBase — оценка 60 баллов по индексу Human Analysis Intelligence Index.

Human Analysis в настоящее время оценивает GLM-5.3 (max) в 60 баллов, что совпадает с оценкой Kimi K3 (max). Этот результат ставит GLM-5.3 в число сильнейших моделей в текущем сравнении, однако единый сводный индекс не следует рассматривать как доказательство того, что обе модели показывают идентичные результаты в каждой рабочей нагрузке.

Полезный обзор выглядит следующим образом:

Модель Индекс Human Analysis Intelligence
GLM-5.3 (max) 60
Kimi K3 (max) 60
Claude Fable 5, отдельные высококлассные конфигурации выше 60 в текущем сравнении Human Analysis
GLM-5.2 (max) 53

Ключевое межпоколенческое изменение — скачок с GLM-5.2 до GLM-5.3 при сохранении той же базовой фундаментальной модели.

Основные улучшения — результат пост-обучения

Z.AI сообщает, что GLM-5.3 использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2. Рост производительности обеспечен дополнительным пост-обучением, а не обучением новой базовой модели с нуля.

В официальной документации особо выделяются улучшения в трёх областях, что согласуется с оригинальной статьёй AIBase:

  • Сложная программная инженерия
  • Защитная кибербезопасность и анализ уязвимостей
  • Долгосрочные агентные задачи

В собственном бенчмарке Code Bench компания сообщает о примерно 50% улучшении производительности по сравнению с GLM-5.2. Результаты публичных бенчмарков также демонстрируют значительный прогресс в задачах, связанных с работой в терминале, и в длительных задачах программной инженерии.

Например, Z.AI сообщает, что GLM-5.3 улучшила результаты на Terminal-Bench 3.0 с 4,6 до 28,3, а на DeepSWE v1.1 — с 46,2 до 66,9, оба показателя сравниваются с GLM-5.2.

Эти данные являются бенчмарк-результатами, опубликованными производителем, и их следует рассматривать в этом контексте.

Производительность в области кибербезопасности также значительно выросла

Z.AI утверждает, что дополнительное пост-обучение при масштабировании обучения неожиданно привело к появлению более сильных возможностей в области кибербезопасности.

На опубликованном компанией оценочном наборе GLM-5.3 достигает 84,5% на CyberGym, тогда как GLM-5.2 — 77,2%. Компания также сообщает о ещё более значительных улучшениях на более глубоких эксплуатационных бенчмарках, таких как ExploitBench и ExploitGym.

Эта тенденция заслуживает внимания, поскольку по мере усложнения задач прирост GLM-5.3 становится больше — от обнаружения уязвимостей к рассуждению над более длинными эксплуатационными цепочками.

В то же время собственная таблица бенчмарков Z.AI показывает, что некоторые закрытые передовые модели по-прежнему лидируют в более сложных эксплуатационных оценках. Поэтому правильный вывод заключается не в том, что GLM-5.3 доминирует во всех бенчмарках безопасности, а в том, что её пост-обучение обеспечило существенный межпоколенческий прогресс.

GLM-5.3 продвигает границу интеллект-стоимость

Второй график в оригинальном отчёте сосредоточен на ценах, а не на рейтингах бенчмарков.

Artificial Analysis в настоящее время указывает следующие цены на сторонний API Z.AI:

Тип токена Цена GLM-5.3 за миллион токенов
Вход $1,40
Кэшированный вход $0,26
Выход $4,40

Эти цены полностью совпадают с текущими официальными ценами GLM-5.2.

Artificial Analysis, используя соотношение 7:2:1 (кэшированный вход/вход/выход), рассчитывает смешанную цену примерно $0,90 за миллион токенов. В то же время в отчёте указывается, что стоимость оценки GLM-5.3 по их индексу интеллекта составляет примерно $1 238,50.

Таким образом, ценовой график подтверждает ключевой тезис оригинальной статьи: GLM-5.3 сочетает результаты передового уровня по сводному индексу с относительно низкими ценами на API.

Это не означает, что каждая производственная задача станет дешевле. Фактическая стоимость зависит от длины выходных данных, доли кэша, размера промпта, интенсивности рассуждений, количества вызовов инструментов и числа требуемых агентных взаимодействий.

Цены на API остаются на уровне GLM-5.2

Официальная страница цен Z.AI подтверждает, что GLM-5.3 и GLM-5.2 в настоящее время используют одинаковые тарифы на токены.

Это важно, поскольку модель добавляет значительные возможности без повышения номинальных цен на API.

Для команд, уже использующих GLM-5.2, решение о миграции, таким образом, в первую очередь касается поведения и совместимости, а не нового уровня стоимости токенов.

Разработчикам следует провести регрессионное тестирование перед переключением производственного трафика, поскольку GLM-5.3 изменяет ряд аспектов поведения модели и параметров.

GLM-5.3 использует обязательные рассуждения

Одно из отличий — конфигурация рассуждений.

В GLM-5.3 функция Thinking всегда включена и поддерживает три уровня интенсивности рассуждений:

  • low
  • high
  • max

Значение по умолчанию — max.

Z.AI предупреждает, что приложения, использующие следующую устаревшую конфигурацию, при прямом переходе на GLM-5.3 работать не будут:

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

Для GLM-5.3 функция Thinking должна оставаться включённой. Для сложных задач программирования Z.AI рекомендует использовать самый глубокий уровень интенсивности рассуждений:

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

Это официальный пример конфигурации, а не фрагмент из краткого источника AIBase; он приведён здесь, поскольку напрямую влияет на разработчиков, переходящих с GLM-5.2.

Контекстное окно и длина выходных данных

Официальная документация модели указывает:

Спецификация GLM-5.3
Входная модальность Текст
Выходная модальность Текст
Контекстное окно 1 000 000 токенов
Максимальный выход 128K токенов
Рассуждения Всегда включены
Интенсивность рассуждений low / high / max

GLM-5.3 также поддерживает вызов функций, структурированный вывод, потоковые ответы, кэширование контекста и потоковые вызовы инструментов.

В настоящее время модель поддерживает только текст, поэтому разработчикам, которым требуется прямое понимание изображений, необходимо использовать отдельную визуальную модель или рабочий процесс.

GLM-5.3 доступна в ZCode и в пакетах программирования GLM

В статье AIBase отмечается, что GLM-5.3 интегрирована в ZCode и пакеты программирования GLM.

Это подтверждается текущей документацией продуктов Z.AI.

ZCode

Опишите это как среду разработки агентов на основе GLM-5.3, предназначенную для планирования, написания кода, ревью, отладки, тестирования и долгосрочной работы над проектами. Её рабочий процесс разработан так, чтобы удерживать файлы проекта, вывод терминала, контекст браузера, состояние выполнения и изменения Git в рамках одной непрерывной задачи.

GLM Coding Plan также включает GLM-5.3 в список поддерживаемых моделей. Текущий тариф использует систему квот на основе баллов, при этом в непиковые часы — включая выходные — расходуется меньше баллов.

Z.AI также поддерживает GLM-5.3 через несколько API-протоколов, включая совместимые с OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses и Anthropic Messages конечные точки, с учётом ограничений тарифов и аккаунта, указанных в документации Z.AI.

Минимальный вызов GLM-5.3 API

Для разработчиков, желающих напрямую протестировать новый открытый API, идентификатор модели, используемый в официальной документации Z.AI:

glm-5.3

Базовый cURL-запрос следует той же структуре, что и интерфейс Chat Completions, задокументированный в 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": "Изучите архитектуру этого проекта и определите наиболее критичные инженерные узкие места."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max"
  }'

Приведённые выше конечная точка и конфигурация модели соответствуют текущей официальной документации Z.AI. Разработчикам, использующим тариф Programming, следует проверять отдельные правила своих конечных точек, поскольку трафик подписки и стандартная тарификация API не всегда взаимозаменяемы.

Веса планируются к выпуску 28 августа

Последний пункт оригинала — выпуск открытых весов.

19 августа связанное с Zhipu объявление сообщило, что веса GLM-5.3 станут открыты в следующую пятницу, что соответствует 28 августа 2026 года.

На момент написания этого Markdown-файла эта дата ещё не наступила. Artificial Analysis по-прежнему классифицирует GLM-5.3 как проприетарную модель, поскольку загружаемые веса модели ещё не опубликованы.

Таким образом, наиболее точная формулировка:

Zhipu объявила о планах выпустить веса модели GLM-5.3 28 августа 2026 года, но на момент написания статьи веса ещё не были публично доступны.

После фактического выпуска весов разработчикам следует проверить официальный репозиторий, карточку модели, лицензию, количество параметров, поддерживаемые фреймворки инференса и требования к развёртыванию, прежде чем считать этот выпуск пригодным для самостоятельного развёртывания.

Часто задаваемые вопросы

Что такое GLM-5.3?

GLM-5.3 — это новейшая флагманская текстовая модель Zhipu AI / Z.AI, предназначенная для сложной программной инженерии, задач с агентами, рассуждений и задач, связанных с кибербезопасностью. Она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а основные улучшения возможностей достигнуты за счёт дополнительного пост-обучения.

Какой балл у GLM-5.3 на Artificial Analysis?

Artificial Analysis в настоящее время присваивает GLM-5.3 (max) 60 баллов по индексу интеллекта. В текущем сравнении Kimi K3 (max) также получает 60 баллов, однако поведение моделей существенно различается в разных бенчмарках и рабочих нагрузках.

Какова стоимость API GLM-5.3?

Z.AI в настоящее время взимает $1.40 за миллион входных токенов, $0.26 за миллион кэшированных входных токенов и $4.40 за миллион выходных токенов. Эти тарифы идентичны официальным ценам GLM-5.2.

Поддерживает ли GLM-5.3 контекстное окно в 1 миллион токенов?

Да. Официальная документация Z.AI указывает для GLM-5.3 контекстное окно в 1 000 000 токенов и максимальную длину выходных данных 128K токенов.

Можно ли отключить функцию рассуждений в GLM-5.3?

Нет. GLM-5.3 требует, чтобы режим мышления (thinking) оставался включённым. Разработчики могут контролировать глубину рассуждений с помощью параметра reasoning_effort, допустимые значения: low, high или max, значение по умолчанию — max.

Является ли GLM-5.3 открытым исходным кодом или с открытыми весами?

На момент написания статьи — нет. Zhipu объявила о планах выпустить веса 28 августа 2026 года, но публичный пакет весов и окончательная лицензия ещё должны быть подтверждены после выпуска.

Можно ли использовать GLM-5.3 для кодинг-агентов?

Да. Z.AI интегрировала модель в ZCode и GLM Coding Plan, а её документация описывает совместимость с различными инструментами кодинг-агентов и API-протоколами.

Поддерживает ли GLM-5.3 мультимодальность?

Текущая документация API GLM-5.3 указывает только текстовый ввод и текстовый вывод. В текущем виде это не модель с прямым вводом изображений.

Связанные инструменты

  • ZCode: среда разработки агентов от Z.AI, разработанная вокруг GLM-5.3 для длительных кодинг- и проектных рабочих процессов.
  • Платформа API Z.AI: официальная платформа для доступа к моделям GLM, API-ключам, биллингу и сервисам для разработчиков.
  • GLM Coding Plan: подписка Z.AI для использования моделей GLM в поддерживаемых инструментах кодинг-агентов.
  • Artificial Analysis: независимый анализ моделей, охватывающий интеллект, цены, скорость и размер контекста GLM-5.3.
  • Документация разработчика Z.AI: официальная документация по API, моделям, миграции, ценам и интеграциям.

Связанные ссылки

  • Официальная документация модели GLM-5.3: официальные характеристики, возможности, настройки рассуждений, конечные точки, бенчмарки и примеры быстрого старта.
  • Официальный блог о выпуске GLM-5.3: статья Z.AI о производительности в кодинге, долгосрочных агентах и новых возможностях в кибербезопасности.
  • Цены Z.AI: официальные цены за токены для GLM-5.3, GLM-5.2 и других моделей Z.AI.
  • Миграция на GLM-5.3: официальный чек-лист миграции, охватывающий идентификаторы моделей, обязательное мышление, уровень рассуждений, потоковый вывод и вызовы инструментов.
  • [Документация ZCode](https://zcode.z.

ai/en/docs/welcome): официальное руководство по использованию GLM-5.3 в рабочих процессах разработки агентов в ZCode.

  • FAQ GLM Coding Plan: официальная информация о поддерживаемых моделях, поведении квот, конечных точках и ограничениях тарифов.
  • Artificial Analysis GLM-5.3: текущий независимый анализ бенчмарков и цен для GLM-5.3 (max).

Резюме

GLM-5.3 теперь доступен через Z.

API-экосистема и программирование, предоставляемые искусственным интеллектом. Его текущий балл Artificial Analysis Intelligence Index составляет 60, и, по словам Z.AI, наибольший прирост между поколениями обеспечивается посттренировочной оптимизацией, ориентированной на сложное кодирование, долгосрочные агенты и задачи кибербезопасности.

Модель сохраняет цены API GLM-5.2, одновременно добавляя контекстное окно на 1 миллион токенов, вывод до 128K, а также функцию принудительного рассуждения с регулируемым уровнем интенсивности. Она уже интегрирована в программы ZCode и GLM для программирования.

Zhipu также объявила, что веса GLM-5.3 планируется выпустить 28 августа 2026 года. До фактического релиза репозитория кода и лицензии её следует описывать как модель, доступную через API, с запланированным последующим открытым выпуском весов, а не как открытую модель, доступную для прямого скачивания.

Ключевое изменение простое: GLM-5.3 повышает возможности, не увеличивая цену основного API GLM-5.2, при этом планируя последующий публичный выпуск весов.

GLM-5.3 API正式上线,人工分析得分60,开放权重计划于8月28日发布