GLM-5.3
El modelo insignia de pesos abiertos de Z.ai (licencia MIT) enfocado en ingeniería de software compleja, con una ventana de contexto de 1M tokens y entrada solo de texto. Es uno de los modelos abiertos más fuertes para programación con agentes de esta lista.
Z.ai (Zhipu)Modelo de lenguajeLanzado en agosto de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Este modelo no está en el ranking actual de la gente: o es nuevo y todavía está reuniendo votos, o está por debajo del top 12. Mira el ranking de IA para ver los modelos mejor valorados.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Relación calidad-precio #9, Velocidad #12, Razonamiento #16.
Puntos fuertes y débiles
- El puntaje más alto en Terminal-Bench 4.0 de cualquier modelo abierto en la tabla de tbench.ai (41.8% en Claude Code)
- Artificial Analysis Intelligence Index de 44.8 bajo una licencia MIT permisiva
- Precio moderado ($1.40 / $4.40 por millón de tokens)
- Entrada solo de texto, así que no puede leer imágenes
- A mitad de tabla en las tablas de texto y escritura creativa de LMArena
Ideal para
- Agentes de programación de pesos abiertos
- Ayuda de programación de bajo costo
- Alojarlo tú mismo para trabajo de software
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1478,5Puntaje Arena 1478.5 (IC 95% 1473.3 a 1483.8); 22,543 votos; entrada "glm-5.3-max"; puesto 28 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1453,2Puntaje Arena 1453.2 (IC 95% 1443.9 a 1462.5); 5,066 votos; entrada "glm-5.3-max"; puesto 35 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1621,1Puntaje Arena 1621.1 (IC 95% 1613.5 a 1628.8); 9,542 votos; entrada "GLM-5.3 (Max)"; puesto 23 de 144 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,018Puntaje IPS 0.0178 (IC 95% 0.0094 a 0.0262); 86,541 sesiones; entrada "GLM-5.3 (Max)"; puesto 24 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index44,844.8 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 45), configuración "GLM-5.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)42,3%42.3% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "GLM-5.3 (max)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado91,7%91.7% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "GLM-5.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)41,9%41.9% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "GLM-5.3 (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)79,7%79.7% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "GLM-5.3 (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones14,314.3 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "GLM-5.3 (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo81 t/s81 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "GLM-5.3 (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$2.01$2.01 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "GLM-5.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index53,653.6 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Opencode - GLM-5.3"
- Ranking de Terminal-Bench 4.041,8%41.8% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 3.2, IC 95%) con Claude Code en esfuerzo máximo
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Claude Haiku 5.5El modelo actual más pequeño y rápido de Anthropic, hecho para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como clasificación, extracción y enrutamiento.