GLM-5.3 от Z.ai: дата выхода, характеристики и цена

Кратко

• GLM-5.3 анонсировали 14 августа 2026 года, отдельный API и листинги у сторонних сервисов появились 18 августа. Разработчик — китайская Z.ai, бывшая Zhipu AI.
• Самое необычное в релизе: базовую модель не трогали вообще. Это те же веса, что у GLM-5.2, вся прибавка получена дообучением.
• Контекст 1 048 576 токенов, вход только текстовый, ответ до 128 тысяч токенов. Рассуждения отключить нельзя.
• Цена в API Z.ai не изменилась: $1,40 за миллион входных токенов и $4,40 за выходные, ровно как у GLM-5.2.
• В таблице бенчмарков Z.ai на чужой замер опираются две строки из шестнадцати. Ещё один независимый прогон появился уже после релиза, его сделала Together.ai.

GLM-5.3 — новая модель китайской лаборатории Z.ai, и на вопрос «glm 5.3 что это» короткий ответ такой: это не новая архитектура, а прежняя модель после ещё одного круга дообучения. В рунете её ищут и как «глм 5.3», и как «нейросеть glm», и как «китайская нейросеть glm» — речь везде об одном релизе. Дата выхода у него, кстати, двойная, и с неё удобнее начать.

Дата выхода GLM-5.3

С датой выхода у GLM-5.3 вышло раздвоение, из-за которого источники расходятся. 14 августа 2026 года Z.ai опубликовала блог-пост с анонсом, и в тот же день модель открыли подписчикам собственного тарифа GLM Coding Plan. Отдельный доступ по API, запись в официальных release notes и листинги у сторонних сервисов появились 18 августа (docs.z.ai). Поэтому в одних обзорах стоит 14-е, в других 18-е, и обе даты правильные, просто про разные события.

Предыдущая версия, GLM-5.2, вышла в середине июня 2026 года: между релизами прошло около двух месяцев. Тот релиз мы разбирали отдельно, в материале про GLM-5.2 от Z.ai.

На момент анонса веса не публиковали. Z.ai пообещала выложить их «примерно через две недели после запуска, после проверок безопасности»; репозиторий на Hugging Face появился 25 августа, публично об открытии объявили 28-го. Это стоит держать в голове, читая августовские обзоры: многие из них писались, когда скачать модель было ещё нельзя.

Что за компания Z.ai

Z.ai — новое имя Zhipu AI, одной из крупных китайских AI-лабораторий, выросшей из Университета Цинхуа. Линейку GLM компания ведёт давно, и GLM-5.3 в ней очередная флагманская версия. Позиционирование узкое и заявленное прямо: код и долгие агентные задачи, а не универсальный ассистент на все случаи жизни.

На запрос «glm чья нейросеть» ответ, соответственно, такой: китайская, разработчик Z.ai. Связь с прежним названием сохраняется во всём — в документации, в именах репозиториев, в иконке провайдера.

GLM-5.3: характеристики

Данные по характеристикам взяты из документации Z.ai и конфига модели в репозитории на Hugging Face. К таблице нужны три пояснения, без которых она вводит в заблуждение.

Про число параметров ходит сразу три цифры: 743, 744 и 753 миллиарда. Спорить тут не о чем, считают просто разное. 744 млрд с 40 млрд активных — официальный ярлык самой Z.ai для базовой модели линейки GLM-5, он же перекочевал в статьи про GLM-5.2. 753 млрд получается, если сложить все тензоры в опубликованном чекпойнте, включая эмбеддинги и служебные головы; так считает Artificial Analysis. 743 млрд даёт один из рецептов запуска, который часть служебных весов не учитывает.

Про контекст похожая история. Официальная документация Z.ai и конфиг модели говорят про 1 048 576 токенов, то есть ровно миллион. Цифра 1,31 млн, которая встречается в агрегаторах, взята с одного конкретного провайдера из трёх десятков, раздающих модель, и характеристикой самой модели не является.

И отдельно про рассуждения: в GLM-5.3 их нельзя выключить. У GLM-5.2 такой режим был, здесь его убрали и оставили только три уровня глубины. Для тех, кто переезжает с предыдущей версии, это ломающее изменение: минимальный счёт за короткий запрос вырастает.

Что нового: та же база, другое дообучение

Главная особенность релиза сформулирована в карточке модели прямым текстом: GLM-5.3 использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, и весь прирост получен на этапе дообучения. Архитектуру не меняли, предобучение не повторяли, число параметров осталось прежним.

Сама Z.ai называет два акцента обновления. Первый — код и работа агента на длинной дистанции: в терминале модель гоняли с бюджетом до 600 ходов и таймаутом в десять часов на задачу. Второй — поиск уязвимостей в чужом коде, который в компании описывают как способность, «развившуюся быстрее, чем ожидали».

Со вторым тезисом стоит быть аккуратнее. В разборе Developer Tech уточняется, что в дообучение целенаправленно клали данные и задачи по поиску уязвимостей (developer-tech.com). Способность, ради которой специально готовили обучающую выборку, трудно назвать неожиданной.

Что нового: бенчмарки

В официальной таблице прирост относительно GLM-5.2 выглядит так: работа в терминале (Terminal-Bench 3.0) — 28,3% против 4,6%; правки в реальных кодовых базах (DeepSWE v1.1) — 66,9% против 46,2%; долгие задачи в коде (SWE-Marathon v1.1) — 42,5% против 19,4%; автоматизация рутинных операций (AutomationBench) — 48,2% против 26,2%; поиск уязвимостей (CyberGym) — 84,5% против 77,2%; эрудиция с инструментами (HLE with Tools) — 62,5% против 54,7% (карточка модели на Hugging Face).

Рост в шесть раз на Terminal-Bench выглядит эффектно, но у него простое объяснение: 4,6% у GLM-5.2 — это почти ноль, с такого уровня расти легко. Содержательнее посмотреть, где новая версия оказалась относительно чужих моделей, а не относительно предыдущей версии себя же.

Там картина скромнее. На том же Terminal-Bench 3.0 у Claude Fable 5 в таблице Z.ai стоит 33,7%, у GPT-5.6 Sol — 34,6%, то есть GLM-5.3 третья. На DeepSWE её обходит даже открытая Kimi K3 с результатом 67,5%. Из шестнадцати строк собственной таблицы Z.ai лидирует ровно в трёх. Компания это, к слову, не скрывает и формулирует аккуратно: «лучшая открытая модель для кода», а не лучшая вообще.

Кто перепроверял цифры Z.ai

Почти вся таблица получена самой Z.ai на собственном харнессе. На чужой замер там опираются две строки: GDPval-AA v2 считала Artificial Analysis, FrontierSWE — компания Proximal. Остальное, включая весь блок про кибербезопасность, на котором построена половина пиара релиза, разработчик мерил сам.

Ещё один независимый прогон появился уже после релиза, и он необычный. Together.ai в конце августа прогнала DeepSWE самостоятельно: 900 попыток на всех 113 задачах теста. Получилось 69,0% с погрешностью 2,7 пункта, то есть выше, чем заявила сама Z.ai (together.ai). Случай редкий: обычно независимый прогон срезает самоотчёт, а не добавляет к нему.

А вот к кибер-блоку вопросов накопилось. Отрыв на CyberGym от ближайшего конкурента, Claude Fable 5 с результатом 83,8%, составляет 0,7 процентного пункта — при одном-единственном прогоне без доверительных интервалов такая разница укладывается в обычный разброс между запусками. В тесте ExploitGym временные бюджеты пересчитаны через скорость генерации, и для GLM-5.3 взяли 115 токенов в секунду, тогда как Artificial Analysis сегодня меряет у неё 61. Заявленные 2436 найденных уязвимостей посчитаны накопительно вместе с GLM-5.2, а публично подтверждены из них 53. Ни системной карты, ни отчёта по безопасности за две недели задержки весов так и не опубликовали.

Независимый ориентир на сегодня один — сводный индекс Artificial Analysis. По версии v4.3.2 у GLM-5.3 там 44,8 балла против 33,7 у GLM-5.2 (artificialanalysis.ai): прирост реальный и заметный, но до флагманов OpenAI и Anthropic модель не дотягивается.

Одна оговорка, без которой из этого графика легко сделать неверный вывод: сравнивать эти баллы со значениями из наших прежних материалов про GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 нельзя. Агрегатор с тех пор пересобрал методику и сменил версию индекса, шкала сдвинулась у всех моделей сразу. В августе, на прошлой версии индекса, той же GLM-5.3 насчитали 60 баллов: это не падение модели, а смена линейки.

Все цифры в статье актуальны на 22 сентября 2026 года.

Сколько стоит GLM-5.3

Цена glm 5.3 в официальном API Z.ai — $1,40 за миллион входных токенов и $4,40 за миллион выходных, чтение из кэша $0,26 (docs.z.ai). Столько же стоила GLM-5.2: при заметно выросших бенчмарках прайс не сдвинулся ни на цент.

Через сторонние роутеры цена гуляет сильно: модель раздают больше тридцати провайдеров, вход стоит от $0,65 до $2,10, выход от $2,05 до $6,60. Цифры $0,84 и $2,64, которые часто попадают в поисковые сниппеты, принадлежат одному конкретному провайдеру, а не рынку в целом.

Дешёвый токен здесь не означает дешёвую задачу. Модель многословна: на прогоне индекса Artificial Analysis она выдала 210 млн выходных токенов при медиане около 140 млн по своему классу, и один прогон задачи обошёлся в $2,01. Скорость тоже средняя, 61 токен в секунду при медиане 75. Общую логику таких расчётов мы разбирали в материале о том, сколько на самом деле стоят нейросети.

Отдельно есть подписка GLM Coding Plan — от $18 в месяц за начальный уровень, дальше $80 и $168. Оплачивается она картой другого государства: российские карты Z.ai не принимает.

GLM-5.3 Flash и FlashX

Вместе с флагманом Z.ai выпустила две облегчённые версии. GLM-5.3 Flash появилась 26 августа: $0,15 за вход и $0,50 за выход, примерно в девять раз дешевле старшей модели, с тем же миллионным контекстом. GLM-5.3 FlashX добавили только 18 сентября, она стоит $0,37 и $1,25.

Младшая Flash при этом умеет больше старшей по части модальностей. Она принимает на вход картинки и видео, тогда как флагман работает только с текстом. И лицензия у Flash обычная MIT, а у GLM-5.3 собственная, с условием: сервисы с выручкой больше 10 миллиардов долларов должны пройти у Z.ai проверку безопасности. Обычного пользователя это не касается, крупного облачного провайдера — вполне.

В независимом прогоне Together.ai Flash дала 63,4% на DeepSWE против 69,0% у флагмана. Разрыв меньше шести пунктов при девятикратной разнице в цене.

Можно ли скачать GLM-5.3

Формально да: веса лежат на Hugging Face в репозитории zai-org/GLM-5.3, в форматах BF16 и FP8. Практически почти ни у кого не получится. Чекпойнт в FP8 весит около 756 гигабайт, в BF16 примерно полтора терабайта, и для запуска нужен узел из восьми ускорителей уровня H200. Домашняя видеокарта тут ни при чём.

Поэтому запрос «glm 5.3 скачать» на практике почти всегда означает не локальный запуск, а поиск доступа через чат или API. Открытые веса в случае такой модели — аргумент для облачных провайдеров и корпоративных внедрений, а не для одного человека с игровым компьютером.

Как попробовать GLM-5.3

Попробовать GLM-5.3 можно в Veruna AI: модель открывается на подписке Pro и выше, без VPN и иностранной карты, оплата в рублях на странице тарифов. Порядок подключения из России разобран отдельно — в статье как пользоваться GLM-5.3.

А что модель умеет на практике и в каких сценариях раскрывается лучше всего — в материале что умеет GLM-5.3.

Частые вопросы

Когда вышла GLM-5.3? Анонс и доступ по подписке GLM Coding Plan — 14 августа 2026 года, отдельный API и листинги у сторонних сервисов — 18 августа. Веса открыли 28 августа.

Что такое глм 5.3? Флагманская модель китайской Z.ai для кода и агентных задач. Контекст 1 048 576 токенов, на входе и выходе только текст, идентификатор в API — glm-5.3. Построена на тех же весах, что и GLM-5.2: вся разница между версиями получена дообучением.

Сколько стоит GLM-5.3? В официальном API Z.ai — $1,40 за миллион входных токенов и $4,40 за выходные, чтение из кэша $0,26. Цена не изменилась относительно GLM-5.2. Через сторонние роутеры вход встречается от $0,65. Младшая GLM-5.3 Flash стоит $0,15 и $0,50.

Чем GLM-5.3 отличается от GLM-5.2? База у моделей общая, разница только в дообучении. По таблице Z.ai: Terminal-Bench 3.0 — 28,3% против 4,6%, DeepSWE v1.1 — 66,9% против 46,2%, SWE-Marathon v1.1 — 42,5% против 19,4%, CyberGym — 84,5% против 77,2%. Ещё в 5.3 убрали возможность отключить рассуждения.

Можно ли скачать GLM-5.3? Веса опубликованы на Hugging Face с 28 августа 2026 года, но лицензия у флагмана собственная, а не MIT, и чекпойнт весит от 756 гигабайт. Для локального запуска нужен узел из восьми серверных ускорителей.