المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.
أدرجت Z.ai نموذج GLM-5.3 في واجهتها البرمجية وفي GLM Coding Plan وعميل ZCode في 14 أغسطس 2026: تحمل رويترز (عبر The Standard[6]) تاريخ 14 أغسطس وتقول إن Z.ai "قالت يوم الجمعة"، وتذكر DataNorth[5] أنه "صدر في 14 أغسطس 2026". وتسجل ملاحظات الإصدار للمطورين لدى Z.ai الإدخال تحت 18 أغسطس، وتبعتها الأوزان المفتوحة في 28 أغسطس؛ وكلتاهما خطوتان لاحقتان وليستا الإصدار نفسه.
Z.ai's pricing page lists GLM-5.3 at $1.4 per million input tokens, $0.26 cached input and $4.4 output, the same as GLM-5.2.[1]
Reports Anthropic's Frontier Red Team analysis of 30 September (50 of 410 ExploitBench attempts against 56 for Claude Mythos Preview; safeguards bypassed in 64-100% of simulated tries), the new licence for companies above $10 billion revenue, and NIST CAISI calling it the most cyber-capable open-weight model but about four months behind US frontier models.[1]
Z.ai's model card: same base model as GLM-5.2 with every gain from post-training, the full results table against GLM-5.2, Kimi K3, DeepSeek-V4 Pro, Qwen3.8-Max, Claude Opus 4.8, Fable 5 and GPT-5.6 Sol, and the custom glm-5.3 licence; the repository went public on 27-28 August 2026.[1]
DataNorth's 17 August write-up: released 14 August, 1M context and 128K output, the Terminal-Bench 3.0 harness details, which results Artificial Analysis and Proximal ran, and the Coding Plan at $18 per month with half-price off-peak points.
هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.
العنوان الأصلي: GLM-5.3 Released
جدول نتائج Z.ai من بطاقة النموذج، كما نُشر[4]؛ الأعمدة غير الخاصة بـ Z.ai هي نتائج مقارنة أجرتها الجهات المطوّرة نفسها.
| المعيار | GLM-5.3 | GLM-5.2 | Kimi K3 | DeepSeek-V4 Pro-0813 | Qwen3.8-Max | Opus 4.8 | Fable 5 (مع بديل احتياطي) | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 88.2 | 81.0 | 88.3 | 87.9 | 86.6 | 85.0 | 88.0 | 88.8 |
| Terminal Bench 3.0 | 28.3 | 4.6 | 17.4 | – | – | 21.1 | 33.7 | 34.6 |
| DeepSWE (v1.1) | 66.9 | 46.2 | 67.5 | 62.7 | 56.6 | 58.0 | 69.7 | 72.7 |
| NL2Repo | 58.0 | 48.9 | 58.0 | 61.1 | 55.9 | 69.7 | – | – |
| ProgramBench (شبه محلول) | 19.0 | 9.5 | 17.5 | – | 10.5 | 15.5 | 33.0 | 23.0 |
| FrontierSWE | 78.1 | 67.5 | – | – | – | 66.5 | 88.2 | – |
| SWE-Marathon (v1.1) | 42.5 | 19.4 | 48.1 | – | – | 48.8 | 33.1 | 42.5 |
| PostTrainBench | 39.8 | 31.7 | 32.0 | – | – | 32.9 | 41.8 | 36.2 |
| CyberGym | 84.5 | 77.2 | 80.0 | 83.3 | 78.5 | 78.1 | 83.8 | 83.6 |
| ExploitGym (2h / 6h) | 105 / 130 | 29 / 39 | 36 / 70 | – | 14 / 26 | 80 / 120 | 181 / 247 | 216 / 293 |
| ExploitBench | 54.4 | 24.4 | 32.2 | – | 28.8 | 40.0 | 78.0 | 76.5 |
| Toolathlon Verified | 73.0 | 59.9 | 76.5 | 74.1 | 72.5 | 76.2 | 74.7 | 74.9 |
| AutomationBench (v1.0.6) | 48.2 | 26.2 | 46.7 | 43.2 | 39.8 | 41.0 | 46.2 | 45.8 |
| Agents' Last Exam (ALE-CLI) | 28.5 | 23.8 | 27.6 | 25.7 | 27.0 | 25.7 | 23.8 | 28.6 |
| HLE w/ Tools | 62.5 | 54.7 | 59.8 | 60.0 | 56.2 | 57.9 | 63.9 | 64.5 |
| GDPval-AA v2 | 1769 | 1508 | 1682 | 1590 | 1739 | 1588 | 1743 | 1730 |
أجرت Artificial Analysis اختبار GDPval-AA v2، وأجرت Proximal اختبار FrontierSWE، وجرى تشغيل Toolathlon Verified عبر الخدمة الرسمية للمعيار[5].