GLM-5.3 ашық бастапқы кодты ма, әлде салмақтары ашық па?

Z.ai GLM-5.3-ті салмақтары ашық модель ретінде жариялады, бірақ Z.ai қосымша қауіпсіздік бағалауы мен күшейтуді аяқтағанша, іске қосылғаннан кейін шамамен екі аптадан соң салмақтары жариялануы жоспарланған.

GLM-5.2-ден GLM-5.3-ке дейін ішкі тұрғыдан не өзгерді?

GLM-5.3 жаңа базалық архитектура енгізудің орнына GLM-5.2 базалық моделін сақтайды. Z.ai жетілдірулерді негізінен кәсіби жұмыс орталарының көлемі үлкен әрі әртарапты жиыны бойынша масштабталған кейінгі оқытуға байланыстырады.

GLM-5.3 код жазуда GLM-5.2-ден қаншалықты жақсы?

Z.ai ұзақ көкжиекті кодтау бенчмарктары бойынша айтарлықтай өсімдерді хабарлайды: Terminal-Bench 3.0 көрсеткіші GLM-5.2 үшін 4.6-дан GLM-5.3 үшін 28.3-ке көтерілді, ал DeepSWE v1.1 46.2-ден 66.9-ға артты.

GLM-5.3 API қандай ойлау режимдерін қолдайды?

GLM-5.3 ойлау жүктемесінің үш деңгейін қолдайды: төмен, жоғары және ең жоғары. Бұрынғы кейбір конфигурациялардан айырмашылығы, ойлауды өшіру мүмкін емес.

Код жазу бойынша GLM-5.3 Claude Opus 4.8-пен қалай салыстырылады?

GLM-5.3 ұзақ көкжиекті кодтау мен агент бенчмарктары бойынша едәуір ілгерілеу көрсетіп, салмақтары ашық мықты балама ретінде ұсынылады, бірақ Z.ai ұсынған салыстырулар кейбір күрделірек бағалауларда Claude Opus 4.8 секілді меншік құқығындағы алдыңғы қатарлы модельдердің әлі де алда екенін көрсетеді.

GLM-5.3 ұзақ көкжиекті бағдарламалық жасақтама инженериясы тапсырмаларын орындай ала ма?

Иә. GLM-5.3 агенттер жоспар құрып, құралдарды қолданып, нәтижелерді тексеріп, стратегияларды түзетіп, көпкезеңді тапсырмаларды аяқтауы тиіс ұзақ көкжиекті инженерлік ортада арнайы кейінгі оқытудан өтті.

GLM-5.3 киберқауіпсіздік пен осалдықтарды зерттеуді қолдай ма?

Иә. Z.ai киберқауіпсіздік бойынша жоғары нәтижелерді хабарлайды: CyberGym-де 84.5% және ExploitBench-те 54.4%. Бұл мүмкіндіктер қосарлы мақсатта қолданылуы мүмкін, сондықтан олар тек уәкілетті, оқшауланған қауіпсіздік орталарында ғана пайдаланылуы тиіс.

Zhipu AI

Қолжетімді Танымал

glm-5.3

GLM 5.3 API

GLM-5.3 — күрделі бағдарламалау, ұзақ көкжиекті тапсырмалар және киберқауіпсіздік сценарийлері үшін оңтайландырылған келесі буындағы ашық бастапқы кодты үлкен тілдік модель. Ол GLM-5.2-мен салыстырғанда бағдарламалау мүмкіндіктері мен агенттердің өнімділігін айтарлықтай жақсартады.

Бастапқы баға

$1.12 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

GLM 5.3 моделін нақты сұраныспен байқап көріңіз, параметрлерін қарап шығыңыз және API-ді біріктірмес бұрын нәтижені тексеріңіз.

Шолу

GLM 5.3 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

GLM-5.3 техникалық сипаттамалары

Параметр	GLM-5.3
Әзірлеуші	Z.ai / Zhipu AI
Шығарылған күні	August 14, 2026
Модель түрі	Флагмандық базалық модель
Енгізу	Мәтін
Шығару	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токен
Ең көп шығару	128,000 токен
Ойлау	Бірнеше режим
Ағындық режим	Иә
Функция шақыру	Иә
Құрылымдалған шығару	Иә
Контексті кэштеу	Иә
MCP	Иә
Негізгі қолдану салалары	Кодтау, агенттер, инжиниринг, киберқауіпсіздік

Z.ai-дың қоғамдық модель репозиторийлерінде жүктеп алуға болатын GLM-5.3 артефактісінің орнына әлі де айқын түрде GLM-5.2 көрсетіліп тұр, сондықтан әлі жарияланбаған спецификациялар «расталмаған» деп ашық түрде белгіленуі тиіс.

GLM-5.3 деген не?

GLM-5.3 — Z.ai-дың GLM жанұясының ең жаңа буыны және ол күрделі қауіпсіздік пен инженерлік тапсырмаларды автономды түрде орындай алатын AI жүйелеріне қарай бетбұрысты білдіреді.

Бұл жарияланым ерекше назар аударады, өйткені киберқауіпсіздік жай ғана тағы бір бенчмарк санаты ретінде ұсынылып отырған жоқ. Z.ai GLM-5.3 көмегімен бағдарламалық осалдықтарды таба алатын және шабуыл әзірлеу жұмыс ағындарына қатыса алатын AI жүйесін көрсетуде.

Reuters хабарлауынша, Z.ai қауіпсіздік бағалауларын аяқтағаннан кейін модельді жария түрде шығаруды жоспарлап отыр, ал неғұрлым озық мүмкіндіктер бастапқыда сенімді қолжеткізу механизмі арқылы шектеледі.

Бұл GLM-5.2-мен салыстырғанда екпіннің айтарлықтай өзгеруі.

GLM-5.2 негізінен ұзақ көкжиекті бағдарламалық инженерия және агенттік кодтауға бағдарланған еді. Z.ai-дың маусым айындағы зерттеу парағында GLM-5.2 «Ұзақ көкжиекті тапсырмаларға арналған» деп сипатталған.

GLM-5.3 осы агенттік философияны анағұрлым сезімтал салаға алып барады:

бағдарламалық инженерия → осалдықтарды табу → киберқорғаныс → бақыланатын шабуылдық қауіпсіздік

GLM-5.3 негізгі мүмкіндіктері қандай?

Киберқауіпсіздікке бағытталған пайымдау

Басты қабілет — киберқауіпсіздік.

GLM-5.3 мына нәтижеге жетті:

CyberGym-де 84.5%

CyberGym AI жүйесінің бағдарламалық осалдықтарды анықтау қабілетін бағалайды. Бұл нәтиже Mythos 5-тің хабарланған 83.8% көрсеткішінен сәл жоғары.

Бұл маңызды, өйткені киберқауіпсіздік синтаксистік тұрғыдан дұрыс код генерациялаудан да көп нәрсені талап етеді.

Қабілетті қауіпсіздік агенті мыналарға мұқтаж:

Бейтаныс кодты түсіну.
Шабуыл бетін анықтау.
Осалдық туралы гипотезалар құру.
Дерек пен басқару ағынын қадағалау.
Гипотезаны тексеру.
Тиісті proof of concept әзірлеу.
Осалдықтың шынымен пайдалануға келетін-келмейтінін анықтау.

GLM-5.3-тің CyberGym ұпайы осы тізбектің алғашқы бөлігі бойынша елеулі ілгерілеуді меңзейді.

Осалдықтарды анықтау қабілеті жоғары

84.5% CyberGym ұпайы бастапқы нәтижелердің ең әсерлісі деуге болады.

Бұл GLM-5.3-ті осалдықтарды анықтау бойынша Mythos 5-тен сәл алға шығарады:

Модель	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

Артықшылығы небәрі 0.7 пайыздық пункт, сондықтан GLM-5.3-ті айқын басым деу жаңсақ болар еді.

Назар аударарлық жайт — Z.ai-дың ашық салмақты моделі аса қатаң шектелген киберқауіпсіздік жүйесімен бірдей өнімділік деңгейіне жақындап келеді.

Эксплойт әзірлеу әлі де әлсіз тұс

GLM-5.3 барлық киберқауіпсіздік міндеттерінде үстемдік ете алмайды.

ExploitBench бойынша:

Модель	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

Бұл — 23.6 пайыздық пункт айырма.

Бұл маңызды айырмашылықты көрсетеді:

Осалдықты табу оны сенімді түрде пайдалануымен бірдей емес.

GLM-5.3 әлсіз тұстарды анықтауда жоғары қабілет көрсетеді, алайда алғашқы нәтижелер бұл тұжырымдарды сенімді эксплойт әзірлеуге айналдыру әлі де әлдеқайда қиын екенін байқатады.

Кәсіпорын қауіпсіздік командалары үшін бұл модельді жай ғана шабуылды автоматтандыру құралы емес, қорғаныстық осалдық-талдау көмекшісі ретінде қарастыру қызықты.

GLM-5.3 vs GLM-5.2

GLM-5.2 ең пайдалы расталған базалық нүкте болып табылады.

Мүмкіндік	GLM-5.2	GLM-5.3
Күйі	Шығарылған	Хабарланған
Негізгі позициялау	Ұзақ көкжиекті агенттер	Киберқауіпсіздік + агенттер
Кодтау	Өте жақсы	Күшті болып қалауы күтіледі
Киберқауіпсіздік	Жоғары әлеует	Айқын флагмандық фокус
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Контекст	1M	Расталмаған
Параметрлер	~753B	Расталмаған
Лицензия	MIT	Ашық салмақтар жарияланған
API бағасы	Жарияланған	Әлі жарияланбаған
Қоғамдық салмақтар	Қол жетімді	Жоспарланған

GLM-5.2-нің расталған архитектурасы шамамен 753B параметр, және оның қоғамдық модель каталогында әлі де 753B модель мен FP8 нұсқасы көрсетілген.

GLM-5.2 сондай-ақ Z.ai-дың модельді бағалау материалдарына негізделген үшінші тарап хабарламалары бойынша Terminal-Bench 2.1-де 81.0 және SWE-bench Pro-да 62.1 нәтижелеріне жетті.

Алайда бұл сандар GLM-5.2 бенчмарктері ретінде қалуы тиіс, GLM-5.3-ке телінбеуі керек.

GLM-5.3 vs Mythos 5

Бұл — қазіргі таңда ең мәнді бенчмарк салыстыруы.

Бенчмарк	GLM-5.3	Mythos 5	Айырма
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 п.п.
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 п.п.

Нәтиже нәзік қорытынды жасайды.

GLM-5.3 осалдықтарды анықтауда алда.

Бірақ:

Mythos 5 эксплойт әзірлеуде айтарлықтай мықты болып қала береді.

Сондықтан «GLM-5.3 Mythos 5-тен озады» деу қолда бар деректерді дұрыс түсіндірмеу болар еді.

Дұрыс сипаттама мынадай:

GLM-5.3 осалдықтарды табуда Mythos 5 деңгейіне жетеді, бірақ эксплойт әзірлеуде артта қалады.

ЖҚС

Баға белгілеу

Жоғарыдағы жылдам бағалауды бір іске қосу үшін пайдаланыңыз, содан кейін CometAPI мен ресми баға арасындағы толық салыстыруды қараңыз.

Бірінші сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

GLM 5.3 үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Енгізу:$1.12/M Шығыс:$3.528/M	Енгізу:$1.4/M Шығыс:$4.41/M	-20%

API

Жұмыс істейтін соңғы нүкте мен код мысалын көшіріңіз, барлық параметрлер қажет болғанда толық API анықтамалығын ашыңыз.

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

Бір рет аутентификациядан өтіп, модель соңғы нүктесін шақырыңыз және провайдерлер арасында бірдей төлем мен бақылау процесін сақтаңыз.

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));

Мүмкіндіктер

Архитектураны таңдамас немесе өндірістік жүктемені бағаламас бұрын модельдің маңызды деректерін қарап шығыңыз.

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: Zhipu AI
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

GLM 5.3 моделін оның text мүмкіндіктеріне сәйкес өндірістік жұмыс ағындарында пайдаланыңыз, содан кейін ұзақ мерзімді интеграцияға кірісер алдында баламаларды салыстырыңыз.

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash бағдарламалық жасақтама инженериясы, білімге негізделген жұмыс және веб-әзірлеу жұмыс ағындарында айтарлықтай жақсартулар ұсынады — таныстырылым бағасы миллион токен үшін 3.6 Flash-тың бастапқы бағасының жартысы.

Модельді көру

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

deepseek-v4-flash-vision-exp моделі мәтінмен қатар кескіндерді де қабылдайды, сондықтан сіз модельден суреттерді сипаттауды, скриншоттардан мәтінді оқуды, диаграммаларды талдауды және тағы басқаларын сұрай аласыз. Қолдау көрсетілетін кескін пішімдері: JPEG, PNG, GIF және WebP. Пішім файлдың атауына немесе көрсетілген MIME түріне емес, нақты файл мазмұнына қарай анықталады.

Модельді көру

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro — DeepSeek әзірлеген ірі ауқымды сарапшылар қоспасы моделі, жалпы параметрлері 1.6T және белсендірілген параметрлері 49B, 1M-токендік контекст терезесін қолдайды. Ол күрделі пайымдау, код жазу және ұзақ көкжиекті агентке негізделген жұмыс ағындары үшін әзірленген, сондай-ақ білім, математика және бағдарламалық инженерия бенчмарктерінде жоғары нәтижелер көрсетеді.

Модельді көру

xAI

Grok 4.6

Кодқа да, басқа барлық нәрсеге де арналған флагмандық модель: агенттік түрде құралдарды шақыру, минималды галлюцинациялар, бапталатын пайымдау.

Модельді көру

Anthropic

Claude Fable 5

Claude Fable 5-ке қолжетімділік қалпына келтірілді. Ол ең өршіл бағдарламалау мен кәсіби жұмысыңызға 5-буындық интеллект әкеледі.

Модельді көру

Anthropic

Claude Sonnet 5

Код жазуға және агенттерге арналған жоғары өнімді модель

Модельді көру

Uptime

Өндіріске көшпес бұрын нақты уақыттағы heartbeat деректерін, соңғы нүкте қолжетімділігін және байқалған жауап беру уақытын қараңыз.

Шолуды жалғастыру

Модельдерді салыстырып, зерттеуіңізді жалғастырыңыз

Zhipu AI

Қолжетімді Танымал

glm-5.3

GLM 5.3 API

Бастапқы баға

$1.12 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

Шолу

GLM 5.3 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

GLM-5.3 техникалық сипаттамалары

Параметр	GLM-5.3
Әзірлеуші	Z.ai / Zhipu AI
Шығарылған күні	August 14, 2026
Модель түрі	Флагмандық базалық модель
Енгізу	Мәтін
Шығару	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токен
Ең көп шығару	128,000 токен
Ойлау	Бірнеше режим
Ағындық режим	Иә
Функция шақыру	Иә
Құрылымдалған шығару	Иә
Контексті кэштеу	Иә
MCP	Иә
Негізгі қолдану салалары	Кодтау, агенттер, инжиниринг, киберқауіпсіздік

GLM-5.3 деген не?

Бұл GLM-5.2-мен салыстырғанда екпіннің айтарлықтай өзгеруі.

GLM-5.3 осы агенттік философияны анағұрлым сезімтал салаға алып барады:

бағдарламалық инженерия → осалдықтарды табу → киберқорғаныс → бақыланатын шабуылдық қауіпсіздік

GLM-5.3 негізгі мүмкіндіктері қандай?

Киберқауіпсіздікке бағытталған пайымдау

Басты қабілет — киберқауіпсіздік.

GLM-5.3 мына нәтижеге жетті:

CyberGym-де 84.5%

Қабілетті қауіпсіздік агенті мыналарға мұқтаж:

Бейтаныс кодты түсіну.
Шабуыл бетін анықтау.
Осалдық туралы гипотезалар құру.
Дерек пен басқару ағынын қадағалау.
Гипотезаны тексеру.
Тиісті proof of concept әзірлеу.
Осалдықтың шынымен пайдалануға келетін-келмейтінін анықтау.

GLM-5.3-тің CyberGym ұпайы осы тізбектің алғашқы бөлігі бойынша елеулі ілгерілеуді меңзейді.

Осалдықтарды анықтау қабілеті жоғары

84.5% CyberGym ұпайы бастапқы нәтижелердің ең әсерлісі деуге болады.

Бұл GLM-5.3-ті осалдықтарды анықтау бойынша Mythos 5-тен сәл алға шығарады:

Модель	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

Артықшылығы небәрі 0.7 пайыздық пункт, сондықтан GLM-5.3-ті айқын басым деу жаңсақ болар еді.

Эксплойт әзірлеу әлі де әлсіз тұс

GLM-5.3 барлық киберқауіпсіздік міндеттерінде үстемдік ете алмайды.

ExploitBench бойынша:

Модель	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

Бұл — 23.6 пайыздық пункт айырма.

Бұл маңызды айырмашылықты көрсетеді:

Осалдықты табу оны сенімді түрде пайдалануымен бірдей емес.

GLM-5.3 vs GLM-5.2

GLM-5.2 ең пайдалы расталған базалық нүкте болып табылады.

Мүмкіндік	GLM-5.2	GLM-5.3
Күйі	Шығарылған	Хабарланған
Негізгі позициялау	Ұзақ көкжиекті агенттер	Киберқауіпсіздік + агенттер
Кодтау	Өте жақсы	Күшті болып қалауы күтіледі
Киберқауіпсіздік	Жоғары әлеует	Айқын флагмандық фокус
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Контекст	1M	Расталмаған
Параметрлер	~753B	Расталмаған
Лицензия	MIT	Ашық салмақтар жарияланған
API бағасы	Жарияланған	Әлі жарияланбаған
Қоғамдық салмақтар	Қол жетімді	Жоспарланған

Алайда бұл сандар GLM-5.2 бенчмарктері ретінде қалуы тиіс, GLM-5.3-ке телінбеуі керек.

GLM-5.3 vs Mythos 5

Бұл — қазіргі таңда ең мәнді бенчмарк салыстыруы.

Бенчмарк	GLM-5.3	Mythos 5	Айырма
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 п.п.
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 п.п.

Нәтиже нәзік қорытынды жасайды.

GLM-5.3 осалдықтарды анықтауда алда.

Бірақ:

Mythos 5 эксплойт әзірлеуде айтарлықтай мықты болып қала береді.

Сондықтан «GLM-5.3 Mythos 5-тен озады» деу қолда бар деректерді дұрыс түсіндірмеу болар еді.

Дұрыс сипаттама мынадай:

GLM-5.3 осалдықтарды табуда Mythos 5 деңгейіне жетеді, бірақ эксплойт әзірлеуде артта қалады.

ЖҚС

Баға белгілеу

Бірінші сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

—

Болжамды CometAPI пайдалану құны

GLM 5.3 үшін баға белгілеу

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Енгізу:$1.12/M Шығыс:$3.528/M	Енгізу:$1.4/M Шығыс:$4.41/M	-20%

API

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 үшін үлгі код және API

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));

Мүмкіндіктер

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: Zhipu AI
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Код жазуға және агенттерге арналған жоғары өнімді модель

Модельді көру

Uptime

Шолуды жалғастыру