# Z AI 發布 GLM-5.3：Artificial Analysis 評 60 分，權重釋出後將並列開放權重模型最高分

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> 原作者：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-08-19

> 原始來源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/2089830890709135426

## 證據與延伸閱讀

- [Z AI 發布 GLM-5.3：Artificial Analysis 評 60 分，權重釋出後將並列開放權重模型最高分。](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2089830890709135426)
- [Intelligence Index取得60分](https://artificialanalysis.ai/) — 一手來源
- [輸出token數18,700、成本0.68美元](https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-3) — 一手來源
- [AA-Omniscience分數從4升至14分](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2089830895956181198)

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## 中文摘要

Z AI 發布 GLM-5.3：Artificial Analysis 評 60 分，權重釋出後將並列開放權重模型最高分。

這次更新最大的進步在 Agentic 能力與實際知識準確度，但 token 使用量與部署成本也同步上升。

**模型定位** 2026 年 8 月 19 日，Z AI 發布 GLM-5.3，目前可透過 Z AI 的 first-party API 使用，團隊表示預計在一週內釋出權重。Artificial Analysis 指出，GLM-5.3 的總參數量仍為 753B，MoE 架構下的 active parameters 為 40B，與 GLM-5.2 相同；模型具備 1M token 的 context window，採 MIT 授權。若權重如期公開，GLM-5.3 與 Kimi K3 將代表開放權重模型與 proprietary frontier 之間的差距進一步縮小。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/9bf94ac6bee6d9f3.jpg)
> GLM-5.3 在 Artificial Analysis Intelligence Index 取得 60 分，與 Kimi K3 持平，並較 GLM-5.2 提升 7 分。

**Agentic 能力** GLM-5.3 在 GDPval-AA v2——用於評估真實世界 Agentic 知識工作的測試——取得最明顯的提升：

- Elo 從 GLM-5.2 的 1524 上升至 1770，成長 246 分。
- 在所有受測模型中排名第二；同系列貼文文字將 Claude Opus 5 記為 1855，圖表則顯示 1845。
- 它超越先前開放權重領先者 Kimi K3 的 1668，差距超過 100 分。
- Artificial Analysis 因此認為，GLM-5.3 的 Agentic 表現已進入 frontier models 的行列，而不只是一般問答能力改善。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/b7eb5bc0bf44bebf.jpg)
> GLM-5.3 (max) 在 GDPval-AA v2 評測中的 Elo 評分達 1769 分，高於 GLM-5.2 (max) 的 1505 分，位居全體模型第二，僅次於 Claude Opus 5 (max) 的 1845 分。

**效率與成本** GLM-5.3 的能力提升伴隨較低的 token 效率。Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 顯示，它每項任務約使用 18,700 個輸出 token，高於 GLM-5.2 的 15,700 個，亦比 Kimi K3 的 14,700 個多 27%。這使 GLM-5.3 每項 Intelligence Index 任務的成本為 0.68 美元，是 GLM-5.2 0.44 美元的 1.5 倍；不過在相同智能層級中仍較便宜：

- 比 Kimi K3 的 0.84 美元低 19%。
- 比 GPT-5.6 Sol 的 1.23 美元低 45%。

因此，GLM-5.3 的部署成本上升，部分原因是 token 使用量成長約 20%，但整體單項任務價格仍保有競爭力。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/581dbbc16b21bab6.jpg)
> GLM-5.3 在 GDPval-AA v2 分項取得 63%，為圖中開放權重模型最高；高於 Kimi K3 的 59% 與 GLM-5.2 的 48%。

**知識準確度** 在 AA-Omniscience 測試中，GLM-5.3 從 GLM-5.2 的 4 分提升至 14 分，成為僅次於 Kimi K3（20 分）的第二佳開放權重模型。這項進步不只是更常拒答所造成：準確率由 24% 提升至 34%，嘗試回答的比例也從 46% 上升至 55%。不過，幻覺率同時由 26% 小幅回升至 30%；Artificial Analysis 的另一則貼文則將原始準確率記為 23%，但同樣報告提升至 34%，顯示摘要資料中的起始數字存在一個百分點差異。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/47dc01d27725d9e9.jpg)
> GLM-5.3 在 AA-Omniscience Index 取得 14 分，相較於 GLM-5.2 的 4 分有所提升。

**API 與定價** GLM-5.3 的標準價格如下，快取輸入 token 另有折扣：

- 輸入：每 1M token 收費 1.40 美元。
- 輸出：每 1M token 收費 4.40 美元。
- 快取輸入：套用 81% 的 cache hit 折扣後，每 1M token 收費 0.26 美元。

完整分析可參考 [Artificial Analysis 的 GLM-5.3 模型頁面](https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-3)，整體評測資訊則見 [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/)。

## 媒體內容

**GLM-5.3 在 Artificial Analysis Intelligence Index 取得 60 分，與 Kimi K3 持平，並較 GLM-5.2 提升 7 分。**

**數據表（1）面板一：Artificial Analysis 智慧指數**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Claude Opus 5 (max) | 63 |
| Claude Fable 5 (with fallback) | 62 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 61 |
| Kimi K3 (max) | 60 |
| GLM-5.3 (max) | 60 |
| Qwen3.8 Max | 58 |
| Claude Opus 4.8 (max) | 57 |
| GPT-5.6 Terra (max) | 57 |
| Grok 4.5 (high) | 56 |
| Claude Sonnet 5 (max) | 55 |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | 53 |
| GLM-5.2 (max) | 53 |
| GPT-5.6 Luna (max) | 52 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 52 |
| Gemini 3.6 Flash | 52 |
| Qwen3.7 Max | 47 |
| MiniMax-M3 | 45 |
| MiMo-V2.5-Pro | 43 |
| Inkling | 42 |
| Nemotron 3 Ultra | 38 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 37 |
| Mistral Medium 3.5 | 30 |
| Claude 4.5 Haiku | 30 |
| Gemma 4 31B | 30 |
| gpt-oss-120b (high) | 24 |
| Command A+ | 23 |

**數據表（2）面板二：智慧指數對比每項智慧指數任務成本**

| 具名系列 | 可見資訊 |
| --- | --- |
| GPT-5.6 Luna (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| MiMo-V2.5-Pro | 散點標籤，數值未直接標示 |
| MiniMax-M3 | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 散點標籤，數值未直接標示 |
| gpt-oss-120b (high) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Claude 4.5 Haiku | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Grok 4.5 (high) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| GPT-5.6 Terra (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Gemini 3.6 Flash | 散點標籤，數值未直接標示 |
| GLM-5.2 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| GLM-5.3 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Kimi K3 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Qwen3.8 Max | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Qwen3.7 Max | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Mistral Medium 3.5 | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Inkling | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Nemotron 3 Ultra | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Claude Sonnet 5 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Claude Opus 4.8 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Claude Fable 5 (with fallback) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| Claude Opus 5 (max) | 散點標籤，數值未直接標示 |
| 柏金圖前沿 | 黑色虛線柏金圖線；散點標籤為僅標籤，圖中未直接標示前沿數值 |

**GLM-5.3 (max) 在 GDPval-AA v2 評測中的 Elo 評分達 1769 分，高於 GLM-5.2 (max) 的 1505 分，位居全體模型第二，僅次於 Claude Opus 5 (max) 的 1845 分。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Claude Opus 5 (max) | 1845 |
| GLM-5.3 (max) | 1769 |
| Grok 4.6 (high) | 1747 |
| Claude Fable 5 (with fallback) | 1738 |
| Qwen3.8 Max | 1735 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 1723 |
| Kimi K3 (max) | 1681 |
| Muse Spark 1.2 (xhigh) | 1628 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1590 |
| GPT-5.6 Luna (max) | 1578 |
| GPT-5.6 Terra (max) | 1576 |
| Qwen3.8 27B | 1546 |
| Gemini 3.7 Flash (high) | 1532 |
| GLM-5.2 (max) | 1505 |
| MiniMax-M3 | 1387 |
| Inkling | 1239 |
| Nemotron 3 Ultra | 1163 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 1140 |
| Muse Glimmer (high) | 953 |
| Mistral Medium 3.5 | 934 |
| Claude 4.5 Haiku | 913 |
| Nemotron 3.5 Lightning | 824 |
| gpt-oss-120b (high) | 800 |
| Command A+ | 717 |

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