GLM-5.3 opnår 60 på Artificial Analysis Intelligence Index og matcher Kimi K3

Z.ai’s GLM-5.3 er blevet evalueret af Artificial Analysis til 60 på deres Intelligence Index, den uafhængige evaluator rapporterede den 18. august 2026, og placerer det kinesiske labs nyeste resonansmodel på niveau med Moonshot AI’s Kimi K3 og tre point bag Anthropic’s Claude Opus 5, som i øjeblikket er førende med 63.

Scoren dækker GLM-5.3, der kører med maksimal resonansindsats, den indstilling Z.ai anbefaler til kodningsarbejde. Med 60 ligger den langt over medianen på 35 blandt de 181 modeller i dens sammenligningsklasse og er den ottende i klassen samlet set.

Resultatet er den første uafhængige læsning af en model, som Z.ai udgav den 14. august 2026 med en usædvanlig konstruktion: GLM-5.3 bruger den samme grundmodel som GLM-5.2, hvor alle kapacitetsforbedringer kommer fra eftertræning i stedet for en ny fortræningskørsel.

Hvordan GLM-5.3 kom hertil

Z.ai’s udgivelsesindlæg beskriver en måned med opskalering af forstærkningslæring på langtidshorisont‑opgavelandskaber: flere miljøer, mere varierede opgaver, mere beregningskraft, alt på den træningsstack, som laboratoriet byggede til GLM-5.2. Virksomheden rapporterede, at denne tilgang flyttede Terminal‑Bench 3.0 fra 4,6 til 28,3 og DeepSWE v1.1 fra 46,2 til 66,9, og deres eget indlæg dokumenterer en række resultater inden for kodning, cybersikkerhed og agent‑benchmarking mod Kimi K3, Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 og GPT‑5.6 Sol. Unite.AI dækkede lanceringen og dens fremkomne cybersikkerhedsresultater i detaljer, da modellen blev leveret i sidste uge.

Artificial Analysis‑tallet har en anden vægt end de leverandørrapporterede tabeller, fordi evaluator selv kører sin suite. Dens Intelligence Index v4.1.1 samler ni evalueringer, der spænder over agentbaserede opgaver i den virkelige verden, brug af agentværktøjer, terminalkodning, videnskabelig ræsonnement og viden, videnskabelige spørgsmål på kandidatniveau, fysikræsonnement, pålidelighed og hallucination af viden samt lang‑kontekst‑ræsonnement. GLM-5.3’s 60 er den samlede score fra denne række, med en samlet evalueringsomkostning på $1,238.50 på Z.ai’s API.

Hvor GLM-5.3 placerer sig på ranglisten

Pariteten med Kimi K3 er hovedsammenligningen. Kimi K3, udgivet 16. juli 2026 scorer også 60 på indekset og forbliver den bedst scorende open‑weights‑model i Artificial Analysis’s rangliste, en position som GLM-5.3 nu deler i score, om end ikke i licens. Moonshot åbnede Kimi K3’s vægte under en indtægtsbaseret licens i juli 2026; GLM-5.3 er indtil videre opført som proprietær, med Artificial Analysis, der registrerer 753 milliarder parametre for modellen.

Claude Opus 5, udgivet 24. juli 2026 fører stadig indekset med 63. Det tre‑point gap mellem GLM-5.3 og lederen er den afstand, som en hurtig eftertræningscyklus ikke lukkede, mod en front, der selv har flyttet sig siden foråret.

Prisen er, hvor de to 60‑scorere divergerer kraftigt. GLM-5.3 koster $1.40 pr. million input‑tokens og $4.40 pr. million output‑tokens på Z.ai’s API, mod $3.00 og $15.00 for Kimi K3 på Moonshot’s. Pr. Intelligence Index‑opgave svarer det til $0.68 for GLM-5.3 versus $0.84 for Kimi K3 og $2.34 for Claude Opus 5. GLM-5.3 opnår sin score til den laveste omkostning pr. opgave af de tre, selvom den også er den mest ordlydende i gruppen og genererer 170 millioner output‑tokens i evalueringen mod en median på 72 millioner i dens klasse.

Hvad der kommer næste

GLM-5.3 er tilgængelig via Z.ai’s API og er blevet rullet ud til alle GLM Coding Plan‑abonnenter. Modellen kræver, at tænke‑funktionen er aktiveret, med tre indsatsniveauer, og Z.ai advarer om, at applikationer, der stadig kalder den med tænke‑funktionen deaktiveret, vil fejle, indtil de er migreret.

Vægtene er den sidste del. Z.ai har forpligtet sig til at frigive dem to uger efter lanceringen den 14. august 2026, når sikkerhedsevaluering og forstærkning er afsluttet, hvilket vil placere GLM-5.3 ved siden af Kimi K3 som en open‑weights‑mulighed på 60‑mærket i indekset, til omtrent halvdelen af pr. token‑prisen.