中国人工智能实验室Z.AI于周四正式发布GLM-5.3，将其定位为市场上最强的开源权重编码模型。该模型目前可通过GLM Coding Plan订阅和ZCode使用，API接口和可下载权重将在安全审查后陆续开放。
Z.AI在发布公告中表示，GLM-5.3的核心改进在于扩展后训练（scaling post-training）。公司写道：“GLM-5.2我们构建了技术栈……过去一个月我们持续在该技术栈上扩展：更多环境、更多样化任务，以及更多的计算资源用于训练。”
Z.AI在令牌（token）效率上投入更多精力，而非单纯追求基准测试的绝对优势。GLM-5.3拥有7430亿参数，处理每个任务消耗的token数量显著低于前代。参数是模型处理信息时的调节旋钮，token则是模型消费或生成信息的基本单元。
根据Z.AI的内部Z.AI Code Bench测试，GLM-5.3在Max effort设置下得分为34.5%，每个任务约消耗75,000个输出token；而GLM-5.2得分为23.4%，每个任务消耗96,000个输出token。与闭源模型相比，GLM-5.3在token经济性上优于Claude Opus 4.8，但在Max effort下仍落后于Claude Fable 5（得分39.5%）。
在编码能力方面，GLM-5.3表现出色，在多数相关基准测试中超越了同为中国模型的Kimi K3。在Terminal Bench 3.0（真实Linux环境下的自主Shell/工具使用测试）中，GLM-5.3得分为28.3，略低于闭源模型Fable 5（33.7）和GPT-5.6 Sol（34.6）。在DeepSWE v1.1（端到端修复真实GitHub问题的基准）中，开源竞争对手Kimi K3（67.5）和Fable 5（69.7）均超过GLM-5.3的66.9。总体而言，GLM-5.3超越了自身前代和部分开源同行，但头部闭源美国模型在主要编码排行榜上仍处于领先地位。
网络安全方面的提升也引人注目。GLM-5.3在CyberGym测试中达到84.5%的领先得分，在漏洞利用基准测试上较GLM-5.2提升了一倍多。Z.AI表示，该模型在269个开源项目中标记了2,436个漏洞，其中1,097个为中高危漏洞。
Z.AI在X平台上表示：“GLM-5.3将智能体编码提升到一个新水平，相比GLM-5.2实现了戏剧性改进，同时用更少的输出token取得更好的结果。GLM-5.3现已通过GLM Coding Plan和ZCode提供，API和开放权重将在严格安全评估后分阶段发布。”
价格方面，与美方前沿模型的差距成为开源权重的吸引力。Z.AI的GLM Coding Plan采用积分配额制（低谷时段调用半价），智谱API定价约为美国前沿模型每token费率的十分之一——GLM-5.2的官方费率为每百万token输入1.40美元、输出4.40美元。相比之下，GPT-5.3-Codex为输入1.75美元/输出14美元，Claude Opus 4.8则处于Anthropic定价层级的高位。
Z.AI是一家位于北京的研究实验室，已被列入美国实体清单，意味着美国企业不得向其出口受控技术。尽管如此，GLM系列模型依然广受欢迎，中国开源权重模型在OpenRouter的token使用量上已经超过美国模型。根据发布公告，GLM-5.3的权重预计约两周后公开发布——目前“开源权重”的标签指向即将到来的版本，而非今日即可下载的内容。