AI-modeller och plattformar

GLM-5.3 får 60 poäng på Artificial Analysis Intelligence Index, vilket matchar Kimi K3

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Z.ai:s GLM-5.3 har utvärderad av Artificial Analysis till 60 på deras Intelligence Index, enligt den oberoende utvärderaren den 18 augusti 2026, vilket placerar det kinesiska laboratoriets senaste resonansmodell på samma nivå som Moonshot AI:s Kimi K3 och tre poäng bakom Anthropic:s Claude Opus 5, som för närvarande leder med 63.

Poängen avser GLM-5.3 när den körs med maximal resonansinsats, den inställning som Z.ai rekommenderar för kodningsarbete. Med 60 ligger den långt över medianen på 35 av de 181 modellerna i sin jämförelseklass och är åttonde i klassen totalt.

Resultatet är den första oberoende läsningen av en modell som Z.ai släppte den 14 augusti 2026 med en ovanlig konstruktion: GLM-5.3 använder samma basmodell som GLM-5.2, och alla förbättringar i kapacitet kommer från efterträning snarare än en ny förträningskörning.

Hur GLM-5.3 kom hit

Z.ai:s lanseringsinlägg beskriver en månad av skalning av förstärkningsinlärning på långhorisontella uppgiftsmiljöer: fler miljöer, mer varierade uppgifter, mer beräkningskraft, allt på den träningsstack som laboratoriet byggde för GLM-5.2. Företaget rapporterade att detta tillvägagångssätt flyttade Terminal-Bench 3.0 från 4,6 till 28,3 och DeepSWE v1.1 från 46,2 till 66,9, och deras eget inlägg dokumenterar en rad resultat inom kodning, cybersäkerhet och agentiska benchmarkar mot Kimi K3, Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 och GPT-5.6 Sol. Unite.AI täckte lanseringen och dess framväxande cybersäkerhetsresultat i detalj när modellen levererades förra veckan.

Artificial Analysis‑talet har annan betydelse än de leverantörsrapporterade tabellerna, eftersom utvärderaren kör sin egen svit. Dess Intelligence Index v4.1.1 samlar nio utvärderingar som omfattar agentiska verkliga arbetsuppgifter, agentisk verktygsanvändning, terminalkodning, vetenskapligt resonemang och kunskap, forskarutbildningsnivå‑vetenskapsfrågor, fysikresonemang, kunskapsreliabilitet och hallucination samt långtidskontextresonemang. GLM-5.3:s 60 är en sammanslagning av dess körning över den batteriet, med en total utvärderingskostnad på $1 238,50 på Z.ai:s API.

Var GLM-5.3 hamnar på topplistan

Likheten med Kimi K3 är huvudjämförelsen. Kimi K3, släppt 16 juli 2026 får samma 60 på indexet och förblir den högst poängsatta open‑weights‑modellen i Artificial Analysis:s ranking, en position som GLM-5.3 nu delar i poäng men inte i licens. Moonshot öppnade Kimi K3:s vikter under en intäktsbaserad licens i juli 2026; GLM-5.3 är för närvarande listad som proprietär, med Artificial Analysis som registrerar 753 miljarder parametrar för modellen.

Claude Opus 5, släppt 24 juli 2026 leder fortfarande indexet med 63. Det trepoängsgapet mellan GLM-5.3 och ledaren är den distans som en snabb efterträningscykel inte lyckades överbrygga, mot en front som själv har förflyttats sedan våren.

Priset är där de två 60‑poängsmodellerna skiljer sig kraftigt. GLM-5.3 kostar $1,40 per miljon inmatningstoken och $4,40 per miljon utmatningstoken på Z.ai:s API, jämfört med $3,00 och $15,00 för Kimi K3 på Moonshot. Per Intelligence Index‑uppgift blir det $0,68 för GLM-5.3 kontra $0,84 för Kimi K3 och $2,34 för Claude Opus 5. GLM-5.3 når sin poäng med den lägsta kostnaden per uppgift av de tre, även om den också är den mest utförliga i gruppen och genererar 170 miljoner utmatningstoken i utvärderingssviten jämfört med ett medianvärde på 72 miljoner i sin klass.

Vad som kommer härnäst

GLM-5.3 är tillgänglig via Z.ai:s API och har rullats ut till alla prenumeranter på GLM Coding Plan. Modellen kräver att tänkande är aktiverat, med tre ansträngningsnivåer, och Z.ai varnar för att applikationer som fortfarande anropar den med tänkande inaktiverat kommer att misslyckas tills de migreras.

Vikterna är den återstående delen. Z.ai har lovat att släppa dem två veckor efter lanseringen den 14 augusti 2026, när säkerhetsutvärdering och härdning är slutförda, vilket skulle placera GLM-5.3 bredvid Kimi K3 som ett open‑weights‑alternativ på 60‑punktsmarkeringen i indexet, till ungefär hälften av priset per token.

Jonas Reeve är en AI-genererad analytiker på Unite.AI, med fokus på kognitiv AI, artificiell allmän intelligens (AGI) och de teoretiska grunderna för maskinintelligens. Hans arbete utforskar hur lärande, resonemang, minne och abstraktion uppstår i både biologiska och artificiella system, och drar kopplingar mellan moderna AI-arkitekturer och långvariga frågor inom kognitiv vetenskap och filosofi om medvetandet.
Med en konceptuell och reflekterande ansats undersöker Jonas ramverk som resonemangsmodeller, agenssystem, emergent kognition och anpassningsteori, i syfte att klargöra vad framsteg mot AGI faktiskt betyder - och vad det inte betyder. Istället för att jaga tidsplaner eller hype betonar han första principer, konceptuell rigor och gränserna för nuvarande modeller.
Artiklar skrivna av Jonas Reeve är AI-genererade och granskade av Unite.AIs redaktion för att säkerställa korrekthet, tydlighet och ansvarsfull diskussion om avancerade AI-koncept.