GLM-5.3-Flash
Le petit frère rapide de GLM-5.3, publié en poids ouverts sous licence MIT et proposé à très bas prix sur l'API de Z.ai. Il dépasse 40 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index pour un coût de $0.28 par tâche.
Z.ai (Zhipu)Modèle de langageSorti en août 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Son classement selon le public
#2
Lire des images et des documents (égalité), 11 157 votes
D'après les votes à l'aveugle de LMArena, où le public choisit la meilleure de deux réponses anonymes. Voir les tableaux complets dans le classement IA.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Rapport qualité-prix #3, Vitesse #14 (égalité), Raisonnement #18.
Points forts et points faibles
- Prix très bas ($0.15 / $0.50 par million de tokens) et troisième meilleur rapport qualité-prix de cette liste
- 65.8% sur ARC-AGI-2 à l'effort maximal et 35.8% sur Terminal-Bench 4.0 dans Claude Code
- Environ 6.6 millions de téléchargements sur Hugging Face
- Derrière GLM-5.3 sur la plupart des benchmarks (Intelligence Index 41.8 contre 44.8)
- Dans la moitié basse de cette liste sur les classements texte et écriture de LMArena
Idéal pour
- Un assistant de code bon marché
- Auto-hébergement
- Tâches en grand volume
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)1 473,8Score Arena 1473.8 (IC à 95% de 1469.0 à 1478.7) ; 32,925 votes ; entrée "glm-5.3-flash"; position 41 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 433,7Score Arena 1433.7 (IC à 95% de 1425.5 à 1441.8) ; 6,983 votes ; entrée "glm-5.3-flash"; position 68 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 605,5Score Arena 1605.5 (IC à 95% de 1598.8 à 1612.1) ; 17,579 votes ; entrée "GLM-5.3-Flash"; position 27 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 273,3Score Arena 1273.3 (IC à 95% de 1266.3 à 1280.4) ; 11,157 votes ; entrée "glm-5.3-flash"; position 35 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena-0,012Score IPS -0.0116 (IC à 95% de -0.0185 à -0.0048) ; 87,298 sessions ; entrée "GLM-5.3-Flash"; position 33 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index41,841.8 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 42), réglage "GLM-5.3-Flash"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)39,9%39.9% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "GLM-5.3-Flash"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat91,2%91.2% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "GLM-5.3-Flash"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)32,8%32.8% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "GLM-5.3-Flash"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)80,0%80.0% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "GLM-5.3-Flash"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations7,57.5 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "GLM-5.3-Flash"
- Vitesse de génération, tokens par seconde71 t/s71 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "GLM-5.3-Flash"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$0.28$0.28 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "GLM-5.3-Flash"
- Classement Terminal-Bench 4.035,8%35.8% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 3.5, IC à 95%) avec Claude Code en effort none
- Puzzles ARC-AGI-265,8%65.83% sur ARC-AGI-2 (ensemble semi-privé), meilleur réglage listé "GLM-5.3-Flash (Max)", $0.09 par tâche
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.
- GPT-6.1 SolLe modèle phare de milieu de gamme d'OpenAI, décrit par OpenAI comme proche des performances d'Astra pour un coût inférieur.
- Muse Spark 1.3Le modèle Muse de milieu de gamme de Meta, entraîné pour les workflows agentiques et optimisé pour la programmation compétitive, disponible via la Meta Model API.
- Qwen3.8 MaxLe modèle Qwen phare d'Alibaba, proposé via Alibaba Cloud Model Studio avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et un snapshot du 2 septembre (0902).