GLM-5.3

5.3 · Rodzina: GLM

Model językowy MoE Z.ai (753 mld parametrów) z oknem kontekstu 1M i sterowalnym rozumowaniem, wyspecjalizowany w kodowaniu i cyberbezpieczeństwie.

✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi📁 GLM

Okno kontekstowe

tokenów

Parametry

753B (MoE)

parametrów

Max output

128 000

tokenów

Data premiery

17 lutego 2026

🏢Z.aiProducent

Dostęp:APIDownloadHostedWdrożenie:☁ Cloud💻 Lokalnie

Przegląd

GLM-5.3 to model językowy typu Mixture-of-Experts opracowany przez Z.ai (Zhipu AI), kolejna iteracja rodziny GLM. Liczy 753 miliardy parametrów łącznie i został zoptymalizowany pod złożone kodowanie oraz zadania o długim horyzoncie.

Architektura

Model wykorzystuje architekturę MoE z mechanizmem rzadkiej uwagi DSA (oznaczenie glm_moe_dsa). Okno kontekstu sięga 1 miliona tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 128 tysięcy tokenów. GLM-5.3 obsługuje sterowalne rozumowanie przez parametr reasoning_effort z ustawieniami low, high i max.

Możliwości i wyniki

Względem GLM-5.2 model osiąga około 50% poprawy na Z.ai Code Bench i wyznacza stan sztuki na CyberGym w wykrywaniu podatności, z wyraźnie lepszymi zdolnościami eksploatacji. W benchmarkach uzyskuje 88,2 w Terminal-Bench 2.1, 28,3 w Terminal-Bench 3.0, 66,9 w DeepSWE, 84,5 w CyberGym i 54,4 w ExploitBench. Premiera odbyła się 17 lutego 2026 roku.

Klasyfikacja

LLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi

Rodzina: GLM

Zastosowania

Kodowanie Asystent programistyczny AI Badania nad cyberbezpieczeństwem Autonomiczne workflow agentowe Asystent badawczy

Dostęp i wdrożenie

APIPobieranieHostowane

ChmuraLokalnie

Wagi: Open weights

Kluczowe parametry

📏 Kontekst: 1M

🧩 Parametry: 753B (MoE)

✓ Narzędzia · ✓ Fine-tuning

📥 Wejście: tekst, dane strukturalne, dokumenty

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe

tokenów

Parametry

753B (MoE)

parametrów

Max output tokens

128 000

tokenów na odpowiedź

Licencja

GLM Model License (open weights) — dostęp produkcyjny przez api.z.ai / GLM Coding Plan

Wymagania sprzętowe

Model open-weight MoE 753B — self-hosting wymaga infrastruktury wieloGPUowej (rekomendowane min. 8-16x H100/H200 dla obsługi kontekstu 1M, ~200GB+ VRAM po kwantyzacji INT8/FP8). Z.ai serwuje model komercyjnie przez api.z.ai jako główną opcję produkcyjną.

Funkcje:✓ Używanie narzędzi✓ Fine-tuning

Modalności

⬇ Wejście (Input)

textstructured_datadocuments

⬆ Wyjście (Output)

textcodestructured_data

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu

Zaawansowane rozumowanie

Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.

Kategoria: reasoning

Rozszerzony tryb rozumowania

Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).

Kategoria: reasoning

Adaptacyjny wysiłek rozumowania

Model sam decyduje ile 'myślenia' poświęcić na konkretne zapytanie: proste pytania odpowiadane szybko, złożone problemy dostają więcej cykli inferencji. Cecha GPT-5.1 (Instant i Thinking) skracająca czas dla łatwych zadań, wydłużająca dla trudnych.

Kategoria: reasoning

Rozumowanie wieloetapowe

Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.

Kategoria: reasoning

Rozumowanie matematyczne

Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.

Kategoria: reasoning

Programowanie

Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.

Kategoria: coding

Kodowanie agentowe

Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).

Kategoria: coding

Zdolności agentowe

Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.

Kategoria: planning

Użycie narzędzi

Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.

Kategoria: planning

Długi kontekst

Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.

Kategoria: language

Cachowanie promptów

Optymalizacja kosztowo-wydajnościowa: powtarzane fragmenty promptów (np. system prompt, długa dokumentacja) są cachowane po stronie serwera i tańsze w kolejnych wywołaniach. Znacząco obniża koszt aplikacji z długimi kontekstami.

Kategoria: other

Wielojęzyczność

Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.

Kategoria: language

Wsparcie MCP

Natywne wsparcie protokołu Model Context Protocol - model potrafi integrować się z zewnętrznymi serwerami MCP, wywoływać ich narzędzia i korzystać z ich źródeł danych bez dedykowanego wrappera.

Kategoria: other

Dziedziny zastosowań

Kodowanie Asystent programistyczny AI Badania nad cyberbezpieczeństwem Autonomiczne workflow agentowe Asystent badawczy

Wyniki benchmarków

5 benchmarków

Terminal-Bench 2.0

accuracy · Terminal-Bench 2.1

88.2%