GLM-5.3
Le modèle phare en poids ouverts de Z.ai (licence MIT), axé sur l'ingénierie logicielle complexe, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une entrée texte uniquement. C'est l'un des modèles ouverts les plus forts de cette liste pour la programmation agentique.
Z.ai (Zhipu)Modèle de langageSorti en août 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Ce modèle ne figure pas dans le classement actuel du public : soit il est nouveau et accumule encore des votes, soit il est sous le top 12. Consultez le classement IA pour voir les modèles les mieux notés.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Rapport qualité-prix #9, Vitesse #12, Raisonnement #16.
Points forts et points faibles
- Meilleur score Terminal-Bench 4.0 de tous les modèles ouverts sur le classement tbench.ai (41.8% dans Claude Code)
- Artificial Analysis Intelligence Index de 44.8 sous une licence MIT permissive
- Prix modéré ($1.40 / $4.40 par million de tokens)
- Entrée texte uniquement : il ne peut pas lire d'images
- En milieu de tableau sur les classements texte et écriture créative de LMArena
Idéal pour
- Agents de code en poids ouverts
- Aide à la programmation à bas coût
- Auto-hébergement pour le développement logiciel
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 478,5Score Arena 1478.5 (IC à 95% de 1473.3 à 1483.8) ; 22,543 votes ; entrée "glm-5.3-max"; position 28 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 453,2Score Arena 1453.2 (IC à 95% de 1443.9 à 1462.5) ; 5,066 votes ; entrée "glm-5.3-max"; position 35 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 621,1Score Arena 1621.1 (IC à 95% de 1613.5 à 1628.8) ; 9,542 votes ; entrée "GLM-5.3 (Max)"; position 23 sur 144 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,018Score IPS 0.0178 (IC à 95% de 0.0094 à 0.0262) ; 86,541 sessions ; entrée "GLM-5.3 (Max)"; position 24 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index44,844.8 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 45), réglage "GLM-5.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)42,3%42.3% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "GLM-5.3 (max)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat91,7%91.7% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "GLM-5.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)41,9%41.9% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "GLM-5.3 (max)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)79,7%79.7% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "GLM-5.3 (max)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations14,314.3 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "GLM-5.3 (max)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde81 t/s81 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "GLM-5.3 (max)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$2.01$2.01 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "GLM-5.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index53,653.6 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Opencode - GLM-5.3"
- Classement Terminal-Bench 4.041,8%41.8% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 3.2, IC à 95%) avec Claude Code en effort max
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Claude Haiku 5.5Le modèle actuel le plus petit et le plus rapide d'Anthropic, conçu pour les tâches en grand volume sensibles à la latence comme la classification, l'extraction et le routage.