GLM 5.3：跑分、API 接入与开源权重时间表（2026）

GLM 5.3 发布时没有按 token 计费的 API，五天之后这个口子补上了：独立 API 已开放，$1.4 输入 / $4.4 输出，与 GLM 5.2 同价，OpenRouter 和第三方网关也都上架了。 现在只剩权重还没放。模型沿用 GLM 5.2 的基座，全部提升来自后训练。

发布时间：   2026-08-14（Z.ai 发布说明）
基座模型：   与 GLM 5.2 相同，提升全部来自后训练
规格：       1M 上下文，最大输出 128K（Z.ai 模型页）
价格：       $1.4 输入 / $0.26 缓存输入 / $4.4 输出，与 GLM 5.2 同价
开源权重：   仍未公开，HuggingFace 仓库返回 401
编程能力：   Terminal Bench 3.0 从 4.6 到 28.3，开源模型 SOTA
破坏性变更： thinking.type "disabled" 取消；reasoning_effort 只剩 low/high/max
独立 API：   已开放，api.z.ai，三种协议
其他入口：   OpenRouter、各家聚合网关、GLM Coding Plan、ZCode
快照日期：   2026-08-19

GLM 5.3 是什么？

它是 GLM 5.2 的一次后训练升级，不是新的模型家族。 这话是 Z.ai 自己在 GLM-5.3 发布说明第一段写的：模型「用的是和 GLM-5.2 相同的基座」，「所有提升都来自后训练」。

• 基座权重与 z-ai/glm-5.2 完全一致，上面多加了一个月的强化学习
• 训练环境是合成的长程任务，有些任务放给资深工程师做也要好几天
• 目标很明确，就是 agent 编程：终端任务、仓库级改动、多步工具调用
• 发布说明里还有很长一节讲安全研究能力，不在本文范围内，感兴趣直接看原文

r/LocalLLaMA 的发布贴几小时内冲过 800 赞、赞同率 0.99，热评都盯着一件事：一个 743B 量级的模型在和大得多的对手掰手腕。不过这个参数量是社区自己算的，官方没公布过，所以别当事实引用。

GLM 5.3 什么时候发布的？

2026 年 8 月 14 日，当天就对 GLM Coding Plan 订阅用户全量开放。

各个入口的开放进度并不齐，去找之前先看这张表：

五天时间，从只有订阅能用变成除权重外全线可用。这是 Z.ai 发版的固定节奏，方向值得记住：套餐先拿到模型，按量 API 隔几天跟上，权重最后放。

GLM 5.3 开源了吗？

还没有。Z.ai 承诺在发布约两周后放出权重，条件是「安全评估和加固完成」。

这一条我们没有直接采信，而是实际去查了。HuggingFace 上 zai-org/GLM-5.3 仓库已经存在，通过 API 请求返回 401，而 zai-org/GLM-5.2 返回 200。401 而不是 404，说明仓库已经建好并处于受控状态，不是根本没有。这更像排好期的发布，而不是一句空话。8 月 19 日、也就是发布第五天再查，返回的仍然是 401，按两周算大概会落在 8 月底。

上一轮可以当参照。Simon Willison 在 2026 年 6 月 17 日记录过：「中国的 Z.ai 在 6 月 13 日把 GLM-5.2 交给 coding plan 订阅用户，昨天（6 月 16 日）就放出了 MIT 许可的完整开源权重。」上次隔了三天，这次官方说的是两周。许可证也值得盯一眼——5.2 是 MIT，5.3 用什么 Z.ai 还没说。

现在就要能下载的权重，那还是 GLM 5.2。我们的 GLM 5.2 本地部署指南讲了各档 GGUF 量化各自吃多少资源，自建成本与硬件配置里有 vLLM 的实测数据。5.3 和 5.2 共用基座，显存占用和部署形态基本不变——后训练升级唯一让人省心的地方就在这儿，容量规划不用重做。

GLM 5.3 多少钱？

输入 $1.40、缓存输入 $0.26、输出 $4.40，每 100 万 token。和 GLM 5.2 一模一样。 开发者文档的定价表已经有 GLM-5.3 这一行，价格与 5.2、5.1 逐项相同。

同价升级是少见的情况：定价这个问题自己就回答了自己，除非你要权重、或者要关掉思考，否则没有留在 5.2 的成本理由。这个持平的单价还盖住了一件事——按 Z.ai 自己的数据，GLM 5.3 的 token 效率更高，同一个任务应该更便宜，而不是持平。

真正省钱的是缓存那一行。$0.26 对 $1.40，重复前缀只花冷读的 19%，而且促销期内缓存写入免费。OpenRouter 挂的也是 $1.4 / $4.4、上下文 1,048,576，说明第三方是原价透传，没有加价。端点表、迁移顺序，以及每个 reasoning_effort 档位的实测单次成本，见我们的 GLM 5.3 API 接入与定价。

GLM 5.3 的上下文窗口有多大？

1M token，最大输出 128K，两个数字都是官方写明的。 Z.ai 的 GLM-5.3 模型页列了这一对，智谱中文文档口径一致。

不过 Z.ai 自己跑评测时并没有全都拉满，这反而透露了模型实际被压到什么程度：

如果你本来打算吃满这 100 万，这个差距值得留意：1M 是模型能接受的上限，而 400K 是 Z.ai 给自己主打的编程榜单选的值。将来提供 5.3 服务的 endpoint 也可能自己再压一档，以那边公布的数字为准。

GLM 5.3 编程能力强了多少？

新的 agent 类榜单上提升很大，已经跑饱和的老榜单上提升有限。 下面所有数字都出自 Z.ai 自己。Terminal Bench、SWE-Marathon、Agents’ Last Exam 用的是 Claude Code 2.1.207，reasoning effort 拉到 max；DeepSWE 用的是 mini-swe-agent。

真正撑起这次发布的是 Terminal Bench 3.0 那一行：4.6 到 28.3，而 GLM 5.2 在这个榜单上基本算没参赛。换到 Terminal Bench 2.1，所有模型挤在 85 到 89 之间，同一次升级只值 7 分，排名一位没动。新榜单有空间显示变化，老榜单没有。

Z.ai 主推的其实不是分数，是 token。High 档下 GLM 5.3 在自家 Code Bench 上拿 31.4%，每题约 50K 输出 token；Claude Opus 4.8 是 29.5%，花掉 120K。

这条最值得自己验一遍，因为你付钱付的就是 token 数。Z.ai 还报了 Max 档 34.5%、约 75K token，对应 GLM 5.2 是 23.4%、96K。Claude Fable 5 在这个私有榜上仍以 39.5% 领先，Terminal Bench 3.0 的头名还是 GPT-5.6 Sol，所以准确的说法是「开源模型 SOTA」，不是「SOTA」。

整张表还有一点要提醒：它是一个私有榜加一批由厂商自己跑的公开榜。表里 Kimi K3 和 Claude Opus 4.8 的成绩是 Z.ai 跑的，不是各自厂商跑的。

升级 GLM 5.3 要改代码吗？

如果你关过思考，那就要改。thinking.type: "disabled" 已经取消，Z.ai 明说请求会直接失败。

新的约定：

• thinking.type 只接受 enabled
• reasoning_effort 接受 low、high、max，默认 max
• 编程任务 Z.ai 建议用 max
• 迁移顺序有讲究：先改成 enabled 加 reasoning_effort: "low"，再换模型 ID

{
  "model": "glm-5.3",
  "thinking": { "type": "enabled" },
  "reasoning_effort": "max"
}

失去 disabled 的代价很容易被低估，所以我们在 2026 年 8 月 14 日拿 GLM 5.2 通过 OpenAI 兼容 endpoint 实测了一遍。同一条最简 prompt「Reply with the single word: ok」，每种配置跑三次：

这么短的 prompt 上，思考档位之间的抖动比 low 和 max 的差距还大，所以别从这三行里读出什么排序。有意义的是最后一行：关掉思考每次都是 2 个输出 token，而最省的思考档也要 69 到 122。在 GLM 5.3 上，最后这一行没有了。

这张表测的是 GLM 5.2，而从它推出来的那个结论后来被推翻了。2026-08-19 直接在 GLM 5.3 上实测，一个单词答案的分类 prompt 在 reasoning_effort: "low" 下输出中位数是 3 个 token（10 次），max 是 105。5.3 上的地板不是 70 token，基本回到了当年 disabled 的水平。麻烦的是默认档就是 max，所以不显式设这个参数直接搬过去，拿到的就是 105 token 那一版。GLM 5.2 与 GPT-5.5 成本对比里有这类流量的具体算法。

GLM 5.3 支持哪些能力？

纯文本输入输出，外加思考模式、流式、Function Calling、上下文缓存、结构化输出。 这五项是 Z.ai 模型页当前列出的全部。

MCP 这一行值得单独说，因为它动过：8 月 15 日模型页的能力列表里还有 MCP 的链接，8 月 19 日就没有了，官方没有任何说明。所以别把 MCP 当成确定支持，接进去之前自己测一遍。

除此之外相对 GLM 5.2 没有任何新增，和「只做了后训练」的说法对得上。视觉、生图、语音仍在 GLM-5V 和 GLM-Image 那几条独立产品线上。

怎么用上 GLM 5.3？

现在有四条路：Z.ai 按量 API、GLM Coding Plan、ZCode，或者任何上架了 z-ai/glm-5.3 的聚合平台。

真正落地的 endpoint 和发布当天预告的那套不一样。模型页现在写的是：OpenAI Chat Completion 协议走 https://api.z.ai/api/coding/paas/v4，OpenAI Response 协议走 https://api.z.ai/api/v1，Anthropic Message 协议走 https://api.z.ai/api/anthropic。发布当天那份说明里的 open.bigmodel.cn/api/paas/v4 不是最终形态，别再照抄。更麻烦的是同一个页面里的 Quick Start 示例请求打的是 https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions，没有 /coding 这一段——一个页面两个口径，其中一个 404 的话，先试另一个，别急着怀疑 key。

还有一条限制容易漏：凡是订阅过 GLM Coding Plan 的账号（包括已过期的），目前只能走 OpenAI Chat Completion 协议访问模型 API。

走聚合平台的话，改两行就行：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.ofox.io/v1")

r = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module and run the tests."}],
    reasoning_effort="low",   # 5.3 上没有 "disabled" 这个选项了
)
print(r.usage)

模型 ID 的前缀是 z-ai 而不是 zai，写错这一点是拿到下面这个报错最常见的原因：

{"error":{"message":"Model 'zai/glm-5.3' not found","type":"model_not_found","code":404}}

z-ai/glm-5.2 在同一个 endpoint、同一把 key 上就能跑，所以两个模型之间切换只是改一个字符串。key 的完整配置步骤见 GLM 5.2 接入教程。

昨天刚发的模型，怎么让编程工具用上？

只要工具允许你自己填 endpoint，改一个字符串就够了。 发布周的样子每次都一样：订阅产品第一天就有这个模型，计量 API 隔几天才开，文档页比公告晚一天，而你手上每个工具都写死了一份模型列表。GLM 5.3 从 8 月 14 日到 8 月 19 日把这套流程完整走了一遍，权重还排在队尾。

你能控制的只有一件事：换个模型要重新接多少管子。允许你设 base_url 和模型字符串的工具，遇到新模型就是改一行。锁死下拉框的工具，只能等它自己发版——r/opencodeCLI 上的帖子在公告一小时内就出现了，原因就在这里。

Claude Code、OpenCode 和大多数工具说的都是 OpenAI 兼容的 HTTP，所以一个 key 挂一个 base URL，就能让它们共用同一份账单和同一套故障切换。ofox 的同一个 endpoint 后面挂着约 130 个模型，z-ai/glm-5.3 和 z-ai/glm-5.2 都已上架，两者之间来回切就是上面那段代码，别的什么都不用动。

GLM 5.3 和 GLM 5.2 到底差在哪？

差在后训练，以及三件你需要动手应对的事：思考关不掉了、权重还下不到、Terminal Bench 3.0 从 4.6 变成了 28.3。

价格这一项既然打平，真正还站得住的理由只剩一个：你要能下载的权重。另一个候选——为高频短请求保留 thinking.type: "disabled"——一实测就没了：5.3 上 low 回答分类 prompt 的输出中位数是 3 个 token。其余情况都指向 5.3，而且 GLM 5.2 接入教程可以原样套用，key、endpoint、请求结构都没变。

参考信息来源

• Z.ai 发布说明：GLM-5.3
• Z.ai 开发者文档：GLM-5.3 模型页
• Z.ai 开发者文档：定价
• Z.ai devpack 文档：GLM Coding Plan 概览
• 智谱开放文档：GLM-5.3
• HuggingFace：zai-org
• OpenRouter：z-ai/glm-5.3
• r/LocalLLaMA：GLM 5.3 Released
• r/opencodeCLI：GLM 5.3 is there!
• Simon Willison：GLM-5.2 is probably the most powerful text-only open weights LLM
• GLM 5.3 API 定价与端点、reasoning_effort 实测（ofox 博客）
• ofox 模型页：GLM 5.3
• ofox 模型页：GLM 5.2