GLM-5.3
O modelo principal de pesos abertos da Z.ai (licença MIT), focado em engenharia de software complexa, com janela de contexto de 1M de tokens e entrada só de texto. É um dos modelos abertos mais fortes desta lista para programação com agentes.
Z.ai (Zhipu)Modelo de linguagemLançado em agosto de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Este modelo não está no ranking atual das pessoas: ou é novo e ainda está juntando votos, ou ficou abaixo do top 12. Veja o ranking de IA para os modelos mais bem avaliados.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Custo-benefício #9, Velocidade #12, Raciocínio #16.
Pontos fortes e fracos
- Maior pontuação no Terminal-Bench 4.0 entre os modelos abertos do ranking tbench.ai (41.8% no Claude Code)
- Artificial Analysis Intelligence Index de 44.8 sob a licença permissiva MIT
- Preço moderado ($1.40 / $4.40 por milhão de tokens)
- Entrada só de texto, então não consegue ler imagens
- No meio da tabela nos rankings de texto e de escrita criativa da LMArena
Ideal para
- Agentes de programação com pesos abertos
- Ajuda barata com programação
- Hospedar por conta própria para trabalho de software
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.478,5Pontuação na Arena 1478.5 (IC 95% 1473.3 a 1483.8); 22,543 votos; entrada "glm-5.3-max"; posição 28 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.453,2Pontuação na Arena 1453.2 (IC 95% 1443.9 a 1462.5); 5,066 votos; entrada "glm-5.3-max"; posição 35 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.621,1Pontuação na Arena 1621.1 (IC 95% 1613.5 a 1628.8); 9,542 votos; entrada "GLM-5.3 (Max)"; posição 23 de 144 no ranking completo
- LMArena Agent Arena0,018Pontuação IPS 0.0178 (IC 95% 0.0094 a 0.0262); 86,541 sessões; entrada "GLM-5.3 (Max)"; posição 24 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index44,844.8 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 45), configuração "GLM-5.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)42,3%42.3% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "GLM-5.3 (max)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação91,7%91.7% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "GLM-5.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)41,9%41.9% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "GLM-5.3 (max)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)79,7%79.7% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "GLM-5.3 (max)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações14,314.3 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "GLM-5.3 (max)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo81 t/s81 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "GLM-5.3 (max)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$2.01$2.01 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "GLM-5.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index53,653.6 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Opencode - GLM-5.3"
- Ranking do Terminal-Bench 4.041,8%41.8% resolvido no Terminal-Bench 4.0 (mais ou menos 3.2, IC 95%) com Claude Code no esforço max
Compare com
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Sonnet 5.5O modelo de preço intermediário da Anthropic, que a empresa descreve como seu melhor equilíbrio entre velocidade e inteligência.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- Claude Haiku 5.5O modelo atual menor e mais rápido da Anthropic, feito para tarefas de alto volume e sensíveis à latência, como classificação, extração e roteamento.