کیا GLM-5.3 اوپن سورس ہے یا اوپن ویٹ؟

Z.ai نے GLM-5.3 کو اوپن ویٹ ماڈل کے طور پر اعلان کیا ہے، لیکن ویٹس لانچ کے تقریباً دو ہفتے بعد جاری کرنے کا شیڈول ہے جبکہ Z.ai اضافی حفاظتی جانچ اور ہارڈننگ مکمل کرتا ہے۔

GLM-5.2 سے GLM-5.3 میں اندرونی طور پر کیا تبدیلی آئی؟

GLM-5.3 ایک نئی بیس آرکیٹیکچر متعارف کرانے کے بجائے GLM-5.2 کے بیس ماڈل کو برقرار رکھتا ہے۔ Z.ai یہ بہتریاں بنیادی طور پر بڑے اور زیادہ متنوع پیشہ ورانہ کام کے ماحول کے مجموعے پر اسکیلڈ پوسٹ ٹریننگ کو منسوب کرتا ہے۔

GLM-5.2 کے مقابلے میں کوڈنگ میں GLM-5.3 کتنا بہتر ہے؟

Z.ai طویل افق کوڈنگ بینچمارکس پر خاطر خواہ بہتری رپورٹ کرتا ہے: Terminal-Bench 3.0 GLM-5.2 کے لیے 4.6 سے بڑھ کر GLM-5.3 کے لیے 28.3 ہو جاتا ہے، جبکہ DeepSWE v1.1 46.2 سے بڑھ کر 66.9 تک پہنچتا ہے۔

GLM-5.3 API کون سے استدلالی موڈز کی حمایت کرتا ہے؟

GLM-5.3 تفکر کی شدت کے تین درجوں کی حمایت کرتا ہے: کم، زیادہ، اور زیادہ سے زیادہ۔ بعض سابقہ کنفیگریشنز کے برعکس، تفکر کو غیر فعال نہیں کیا جا سکتا۔

کوڈنگ کے لیے GLM-5.3 کا Claude Opus 4.8 سے کیا موازنہ ہے؟

GLM-5.3 طویل افق کوڈنگ اور ایجنٹ بینچمارکس پر بڑی پیش رفت کرتا ہے اور ایک مضبوط اوپن ویٹ متبادل کے طور پر پوزیشن کیا جاتا ہے، لیکن Z.ai کی رپورٹ کردہ تقابلی نتائج اب بھی دکھاتے ہیں کہ Claude Opus 4.8 جیسے ملکیتی فرنٹیئر ماڈلز کچھ مشکل جانچوں میں سبقت رکھتے ہیں۔

کیا GLM-5.3 طویل افق سافٹ ویئر انجینئرنگ کے کام سنبھال سکتا ہے؟

جی ہاں۔ GLM-5.3 کو خاص طور پر طویل افق انجینئرنگ ماحول پر پوسٹ ٹرین کیا گیا ہے جہاں ایجنٹس کو منصوبہ بندی کرنا، ٹولز استعمال کرنا، نتائج کا معائنہ کرنا، حکمتِ عملیوں میں ترمیم کرنا، اور کثیر مراحل پر مشتمل کام مکمل کرنا ہوتا ہے۔

کیا GLM-5.3 سائبر سکیورٹی اور کمزوریوں کی تحقیق کی حمایت کرتا ہے؟

جی ہاں۔ Z.ai مضبوط سائبر سکیورٹی کارکردگی رپورٹ کرتا ہے، جس میں CyberGym پر 84.5% اور ExploitBench پر 54.4% شامل ہیں۔ یہ صلاحیتیں دوہری استعمال کی حامل ہیں اور صرف مجاز، علیحدہ سکیورٹی ماحول میں ہی نافذ کی جانی چاہئیں۔

Z.AI

دستیاب مقبول

glm-5.3

GLM 5.3 API

GLM-5.3 ایک اگلی نسل کا اوپن سورس بڑا لسانی ماڈل ہے جو پیچیدہ کوڈنگ، طویل مدتی کاموں اور سائبر سیکیورٹی کے منظرناموں کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ یہ GLM-5.2 کے مقابلے میں کوڈنگ کی صلاحیتوں اور ایجنٹ کی کارکردگی میں نمایاں بہتری فراہم کرتا ہے۔

ابتدائی قیمت

$1.12 / 10 لاکھ ان پٹ ٹوکنز

استعمال کی بنیاد پر بلنگ

API کی حالت

دستیاب

پروڈکشن اینڈ پوائنٹ

جوابی وقت

ایسنک کے لیے تیار

مشاہدہ شدہ API جوابی وقت

جاری کیا گیا

Aug 13, 2026

Z.AI

Playground

GLM 5.3 کو ایک حقیقی درخواست کے ساتھ آزمائیں، اس کے پیرامیٹرز کا جائزہ لیں اور API ضم کرنے سے پہلے آؤٹ پٹ کی توثیق کریں۔

خلاصہ

GLM 5.3 کا ایک عملی جائزہ، جس میں اہم رویہ اور انضمام کے نکات شامل ہیں۔

GLM-5.3 کی تکنیکی خصوصیات

Specification	GLM-5.3
Developer	Z.ai / Zhipu AI
Release	14 اگست، 2026
Model type	فلیگ شپ فاؤنڈیشن ماڈل
Input	متن
Output	متن
Context window	1,000,000 tokens
Maximum output	128,000 tokens
Thinking	متعدد موڈز
Streaming	ہاں
Function calling	ہاں
Structured output	ہاں
Context caching	ہاں
MCP	ہاں
Primary applications	کوڈنگ، ایجنٹس، انجینئرنگ، سائبر سکیورٹی

Z.ai کے عوامی ماڈل ریپوزٹریز اب بھی نمایاں طور پر GLM-5.2 دکھاتی ہیں، نہ کہ قابلِ ڈاؤن لوڈ GLM-5.3 آرٹیفیکٹ، لہٰذا جو خصوصیات ابھی شائع نہیں ہوئیں انہیں واضح طور پر غیر مصدقہ کے طور پر نشان زد رہنا چاہیے۔

GLM-5.3 کیا ہے؟

GLM-5.3، Z.ai کے GLM خاندان کی تازہ ترین نسل ہے اور یہ اس سمت کی نمائندگی کرتا ہے جہاں AI نظام خود مختار طور پر پیچیدہ سکیورٹی اور انجینئرنگ کے کام انجام دینے کے قابل ہوں۔

یہ اعلان خاص طور پر قابلِ ذکر ہے کیونکہ سائبر سکیورٹی کو محض ایک اور بینچ مارک زمرے کے طور پر پیش نہیں کیا جا رہا۔ Z.ai، GLM-5.3 کو ایک ایسے AI نظام کے طور پر استعمال کر رہا ہے جو سافٹ ویئر کی کمزوریاں دریافت کرنے اور اٹیک-ڈیولپمنٹ ورک فلو میں حصہ لینے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

Reuters کی رپورٹ کے مطابق، Z.ai سکیورٹی اسسمنٹس مکمل کرنے کے بعد ماڈل کو عوام کے لیے جاری کرنے کا ارادہ رکھتا ہے، جبکہ زیادہ جدید صلاحیتیں ابتدائی طور پر ایک قابلِ اعتماد رسائی کے طریقۂ کار کے ذریعے محدود رکھی جائیں گی۔

یہ GLM-5.2 سے زور میں ایک اہم تبدیلی ہے۔

GLM-5.2 کو بنیادی طور پر طویل مدتی سافٹ ویئر انجینئرنگ اور ایجنٹ پر مبنی کوڈنگ کے گرد پوزیشن کیا گیا تھا۔ Z.ai کے جون کے ریسرچ صفحے میں GLM-5.2 کو "Built for Long-Horizon Tasks" قرار دیا گیا ہے۔

GLM-5.3 اسی ایجنٹ پر مبنی فلسفے کو کہیں زیادہ حساس ڈومین میں لے جاتا ہے:

سافٹ ویئر انجینئرنگ → کمزوری کی دریافت → سائبر دفاع → قابو میں رکھی گئی حملہ آور سکیورٹی

GLM-5.3 کی اہم خصوصیات کیا ہیں؟

سائبر سکیورٹی پر مرکوز استدلال

نمایاں صلاحیت سائبر سکیورٹی ہے۔

GLM-5.3 نے یہ حاصل کیا:

CyberGym پر 84.5%

CyberGym کسی AI نظام کی سافٹ ویئر کی کمزوریاں شناخت کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ نتیجہ Mythos 5 کے رپورٹ کردہ 83.8% سے قدرے زیادہ ہے۔

یہ اہم ہے کیونکہ سائبر سکیورٹی محض نحوی طور پر درست کوڈ جنریٹ کرنے سے بڑھ کر تقاضے رکھتی ہے۔

ایک قابل سکیورٹی ایجنٹ کو درج ذیل کی ضرورت ہوتی ہے:

ناواقف کوڈ کو سمجھنا۔
اٹیک سرفیسز کی شناخت کرنا۔
کمزوریوں کے بارے میں مفروضات قائم کرنا۔
ڈیٹا اور کنٹرول کے بہاؤ کا سراغ لگانا۔
مفروضے کی توثیق کرنا۔
مناسب پروف آف کانسیپٹ تیار کرنا۔
یہ تعین کرنا کہ کمزوری واقعی قابلِ استحصال ہے یا نہیں۔

GLM-5.3 کا CyberGym اسکور اس سلسلے کے پہلے حصے میں بامعنی پیش رفت کی طرف اشارہ کرتا ہے۔

کمزوری کی تلاش میں مضبوط کارکردگی

84.5% کا CyberGym اسکور بظاہر ابتدائی نتائج میں سب سے متاثر کن ہے۔

یہ کمزوریوں کی شناخت میں GLM-5.3 کو Mythos 5 سے معمولی آگے رکھتا ہے:

Model	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

فرق صرف 0.7 فیصد پوائنٹس ہے، لہٰذا GLM-5.3 کو فیصلہ کن طور پر برتر قرار دینا گمراہ کن ہوگا۔

زیادہ دلچسپ نکتہ یہ ہے کہ Z.ai کا ایک اوپن ویٹ ماڈل ایک انتہائی محدود سائبر سکیورٹی نظام کے برابر کی کارکردگی کے پڑوس میں داخل ہو رہا ہے۔

ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ ابھی بھی کمزوری ہے

GLM-5.3 ہر سائبر سکیورٹی ٹاسک میں غالب نہیں۔

ExploitBench پر:

Model	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

یہ 23.6 پوائنٹس کا فرق ہے۔

یہ ایک اہم فرق واضح کرتا ہے:

کسی کمزوری کو تلاش کرنا اس کا قابلِ اعتماد طریقے سے استحصال کرنے کے مترادف نہیں ہے۔

GLM-5.3 کمزوریوں کی شناخت میں نہایت قابل دکھائی دیتا ہے، لیکن ابتدائی نتائج اشارہ کرتے ہیں کہ ان دریافتوں کو قابلِ اعتماد ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ میں تبدیل کرنا اب بھی خاصا مشکل ہے۔

انٹرپرائز سکیورٹی ٹیموں کے لیے، یہ ماڈل ایک دفاعی کمزوری-تجزیہ معاون کے طور پر دلچسپ بن جاتا ہے، محض ایک حملہ آور خودکار انجن کے بجائے۔

GLM-5.3 بمقابلہ GLM-5.2

GLM-5.2 سب سے مفید مصدقہ بیس لائن فراہم کرتا ہے۔

Feature	GLM-5.2	GLM-5.3
Status	جاری شدہ	اعلان کردہ
Primary positioning	طویل مدتی ایجنٹس	سائبر سکیورٹی + ایجنٹس
Coding	عمدہ	مضبوط رہنے کی توقع
Cybersecurity	مضبوط صلاحیت	واضح فلیگ شپ فوکس
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Context	1M	غیر مصدقہ
Parameters	~753B	غیر مصدقہ
License	MIT	اوپن ویٹ کا اعلان
API pricing	شائع شدہ	ابھی شائع نہیں ہوئیں
Public weights	دستیاب	منصوبہ بند

GLM-5.2 کی مصدقہ ساخت تقریباً 753B پیرا میٹرز ہے، اور اس کا عوامی ماڈل کیٹلاگ اب بھی 753B ماڈل اور FP8 ورژن فہرست کرتا ہے۔

GLM-5.2 نے Z.ai کے ماڈل ایویلیوایشن مواد کی بنیاد پر تیسری پارٹی کی رپورٹنگ کے مطابق، Terminal-Bench 2.1 پر 81.0 اور SWE-bench Pro پر 62.1 بھی حاصل کیے۔

لیکن ان نمبروں کو GLM-5.2 کے بینچ مارکس ہی رہنا چاہیے، انہیں GLM-5.3 سے منسوب نہیں کرنا چاہیے۔

GLM-5.3 بمقابلہ Mythos 5

یہ فی الحال سب سے معنی خیز بینچ مارک موازنہ ہے۔

Benchmark	GLM-5.3	Mythos 5	Difference
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

نتیجہ ایک باریک بیں نتیجہ اخذ کرتا ہے۔

کمزوریوں کی شناخت میں GLM-5.3 برتری حاصل کرتا ہے۔

لیکن:

ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ میں Mythos 5 نمایاں طور پر زیادہ مضبوط رہتا ہے۔

لہٰذا یہ کہنا کہ "GLM-5.3 beats Mythos 5" دستیاب ڈیٹا کی غلط تعبیر ہوگا۔

اس سے بہتر بیان یہ ہے:

GLM-5.3 کمزوریوں کی دریافت میں Mythos 5 کی سطح کی کارکردگی تک پہنچتا ہے جبکہ ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ میں پیچھے رہتا ہے۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

قیمت

ایک ہی رن کے لیے اوپر دیے گئے فوری تخمینے کا استعمال کریں، پھر CometAPI اور سرکاری قیمت کے درمیان مکمل موازنہ دیکھیں۔

پہلی درخواست

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

دس درخواستیں

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

پندرہ درخواستیں

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

GLM 5.3 کی قیمتیں

[ماڈل کا نام] کے لیے مسابقتی قیمتوں کو دریافت کریں، جو مختلف بجٹ اور استعمال کی ضروریات کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہمارے لچکدار منصوبے اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ آپ صرف اسی کے لیے ادائیگی کریں جو آپ استعمال کرتے ہیں، جس سے آپ کی ضروریات بڑھنے کے ساتھ ساتھ اسکیل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ دریافت کریں کہ [ماڈل کا نام] کیسے آپ کے پروجیکٹس کو بہتر بنا سکتا ہے جبکہ اخراجات کو قابو میں رکھتا ہے۔

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
ان پٹ:$1.12/M آؤٹ پٹ:$3.528/M	ان پٹ:$1.4/M آؤٹ پٹ:$4.41/M	-20%

API

ایک کام کرنے والا اینڈ پوائنٹ اور کوڈ کی مثال کاپی کریں، پھر جب تمام پیرامیٹرز درکار ہوں تو مکمل API حوالہ کھولیں۔

ایک API، پروڈکشن کے لیے تیار ماڈل تک رسائی

ایک بار تصدیق کریں، ماڈل اینڈ پوائنٹ کال کریں اور فراہم کنندگان کے درمیان یکساں بلنگ اور مانیٹرنگ ورک فلو برقرار رکھیں۔

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 کے لیے نمونہ کوڈ اور API

GLM 5.3 کے لیے جامع نمونہ کوڈ اور API وسائل تک رسائی حاصل کریں تاکہ آپ کے انضمام کے عمل کو آسان بنایا جا سکے۔ ہماری تفصیلی دستاویزات قدم بہ قدم رہنمائی فراہم کرتی ہیں، جو آپ کو اپنے پروجیکٹس میں GLM 5.3 کی مکمل صلاحیت سے فائدہ اٹھانے میں مدد کرتی ہیں۔

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));

صلاحیتیں

آرکیٹیکچر منتخب کرنے یا پروڈکشن ورک لوڈ کا تخمینہ لگانے سے پہلے اہم ماڈل حقائق کا جائزہ لیں۔

معاون صلاحیتیں

موجودہ ماڈل API کی جانب سے واپس کی گئی خصوصیات۔

text-to-text

ان پٹ اور آؤٹ پٹ

ان پٹس

text

آؤٹ پٹس

text

پروڈکشن پروفائل

فراہم کنندہ: Z.AI
سیاق و سباق: ماڈل پر منحصر
تجارتی استعمال: معاون

استعمال کے معاملات

GLM 5.3 کو اس کی text صلاحیتوں سے مطابقت رکھنے والے پروڈکشن ورک فلوز کے لیے استعمال کریں، پھر طویل المدتی انضمام سے پہلے متبادلات کا موازنہ کریں۔

پروڈکشن چیٹ اور ایجنٹ ورک فلوز

کوڈنگ، تجزیہ اور منظم تخلیق

ایک API کے ذریعے بڑے پیمانے پر آٹومیشن

دیگر ماڈلز

معیار، تاخیر، صلاحیت اور قیمت کے فرق کے لحاظ سے CometAPI کے ذریعے دستیاب دیگر ماڈلز کا موازنہ کریں۔

ماڈل موازنہ کھولیں →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash سافٹ ویئر انجینئرنگ، علمی کام اور ویب ڈیولپمنٹ ورک فلو میں نمایاں بہتریاں فراہم کرتا ہے — جس کی تعارفی قیمت فی ملین ٹوکن 3.6 Flash کی اصل لاگت کا نصف ہے۔

ماڈل دیکھیں

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

deepseek-v4-flash-vision-exp ماڈل متن کے ساتھ ساتھ تصاویر بھی قبول کرتا ہے، لہٰذا آپ ماڈل سے تصاویر کی وضاحت کرنے، اسکرین شاٹس سے متن پڑھنے، چارٹس کا تجزیہ کرنے، اور مزید کے لیے کہہ سکتے ہیں۔ حمایت یافتہ تصویری فارمیٹس: JPEG، PNG، GIF، اور WebP۔ فارمیٹ کا تعین حقیقی فائل کے مواد سے کیا جاتا ہے، نہ کہ فائل کے نام یا اعلان کردہ MIME type سے۔

ماڈل دیکھیں

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro، DeepSeek کا ایک بڑے پیمانے کا Mixture-of-Experts ماڈل ہے جس میں 1.6T کل پیرامیٹرز اور 49B فعال پیرامیٹرز ہیں، اور یہ 1M-token کانٹیکسٹ ونڈو کی حمایت کرتا ہے۔ یہ اعلیٰ درجے کی استدلال، کوڈنگ، اور طویل مدتی ایجنٹ ورک فلو کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور علم، ریاضی، اور سافٹ ویئر انجینئرنگ کے بینچ مارکس پر مضبوط کارکردگی دکھاتا ہے۔

ماڈل دیکھیں

xAI

Grok 4.6

کوڈ اور دیگر تمام چیزوں کے لیے فلیگ شپ ماڈل: ایجنٹک ٹول کالنگ، انتہائی کم ہیلوسینیشنز، قابلِ تخصیص استدلال

ماڈل دیکھیں

Anthropic

Claude Fable 5

Claude Fable 5 تک رسائی بحال کر دی گئی ہے۔ یہ آپ کے سب سے بلند عزائم والے کوڈنگ اور پیشہ ورانہ کام میں 5ویں نسل کی ذہانت لے آتا ہے۔

ماڈل دیکھیں

Anthropic

Claude Sonnet 5

کوڈنگ اور ایجنٹس کے لیے اعلیٰ کارکردگی کا ماڈل

ماڈل دیکھیں

Uptime

پروڈکشن میں جانے سے پہلے لائیو ہارٹ بیٹ ڈیٹا، اینڈ پوائنٹ کی دستیابی اور مشاہدہ شدہ جوابی اوقات کا جائزہ لیں۔

دریافت جاری رکھیں

ماڈلز کا موازنہ کریں اور اپنی تحقیق جاری رکھیں

Z.AI

دستیاب مقبول

glm-5.3

GLM 5.3 API

ابتدائی قیمت

$1.12 / 10 لاکھ ان پٹ ٹوکنز

استعمال کی بنیاد پر بلنگ

API کی حالت

دستیاب

پروڈکشن اینڈ پوائنٹ

جوابی وقت

ایسنک کے لیے تیار

مشاہدہ شدہ API جوابی وقت

جاری کیا گیا

Aug 13, 2026

Z.AI

Playground

خلاصہ

GLM 5.3 کا ایک عملی جائزہ، جس میں اہم رویہ اور انضمام کے نکات شامل ہیں۔

GLM-5.3 کی تکنیکی خصوصیات

Specification	GLM-5.3
Developer	Z.ai / Zhipu AI
Release	14 اگست، 2026
Model type	فلیگ شپ فاؤنڈیشن ماڈل
Input	متن
Output	متن
Context window	1,000,000 tokens
Maximum output	128,000 tokens
Thinking	متعدد موڈز
Streaming	ہاں
Function calling	ہاں
Structured output	ہاں
Context caching	ہاں
MCP	ہاں
Primary applications	کوڈنگ، ایجنٹس، انجینئرنگ، سائبر سکیورٹی

GLM-5.3 کیا ہے؟

یہ GLM-5.2 سے زور میں ایک اہم تبدیلی ہے۔

GLM-5.3 اسی ایجنٹ پر مبنی فلسفے کو کہیں زیادہ حساس ڈومین میں لے جاتا ہے:

سافٹ ویئر انجینئرنگ → کمزوری کی دریافت → سائبر دفاع → قابو میں رکھی گئی حملہ آور سکیورٹی

GLM-5.3 کی اہم خصوصیات کیا ہیں؟

سائبر سکیورٹی پر مرکوز استدلال

نمایاں صلاحیت سائبر سکیورٹی ہے۔

GLM-5.3 نے یہ حاصل کیا:

CyberGym پر 84.5%

یہ اہم ہے کیونکہ سائبر سکیورٹی محض نحوی طور پر درست کوڈ جنریٹ کرنے سے بڑھ کر تقاضے رکھتی ہے۔

ایک قابل سکیورٹی ایجنٹ کو درج ذیل کی ضرورت ہوتی ہے:

ناواقف کوڈ کو سمجھنا۔
اٹیک سرفیسز کی شناخت کرنا۔
کمزوریوں کے بارے میں مفروضات قائم کرنا۔
ڈیٹا اور کنٹرول کے بہاؤ کا سراغ لگانا۔
مفروضے کی توثیق کرنا۔
مناسب پروف آف کانسیپٹ تیار کرنا۔
یہ تعین کرنا کہ کمزوری واقعی قابلِ استحصال ہے یا نہیں۔

GLM-5.3 کا CyberGym اسکور اس سلسلے کے پہلے حصے میں بامعنی پیش رفت کی طرف اشارہ کرتا ہے۔

کمزوری کی تلاش میں مضبوط کارکردگی

84.5% کا CyberGym اسکور بظاہر ابتدائی نتائج میں سب سے متاثر کن ہے۔

یہ کمزوریوں کی شناخت میں GLM-5.3 کو Mythos 5 سے معمولی آگے رکھتا ہے:

Model	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

فرق صرف 0.7 فیصد پوائنٹس ہے، لہٰذا GLM-5.3 کو فیصلہ کن طور پر برتر قرار دینا گمراہ کن ہوگا۔

ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ ابھی بھی کمزوری ہے

GLM-5.3 ہر سائبر سکیورٹی ٹاسک میں غالب نہیں۔

ExploitBench پر:

Model	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

یہ 23.6 پوائنٹس کا فرق ہے۔

یہ ایک اہم فرق واضح کرتا ہے:

کسی کمزوری کو تلاش کرنا اس کا قابلِ اعتماد طریقے سے استحصال کرنے کے مترادف نہیں ہے۔

GLM-5.3 بمقابلہ GLM-5.2

GLM-5.2 سب سے مفید مصدقہ بیس لائن فراہم کرتا ہے۔

Feature	GLM-5.2	GLM-5.3
Status	جاری شدہ	اعلان کردہ
Primary positioning	طویل مدتی ایجنٹس	سائبر سکیورٹی + ایجنٹس
Coding	عمدہ	مضبوط رہنے کی توقع
Cybersecurity	مضبوط صلاحیت	واضح فلیگ شپ فوکس
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Context	1M	غیر مصدقہ
Parameters	~753B	غیر مصدقہ
License	MIT	اوپن ویٹ کا اعلان
API pricing	شائع شدہ	ابھی شائع نہیں ہوئیں
Public weights	دستیاب	منصوبہ بند

لیکن ان نمبروں کو GLM-5.2 کے بینچ مارکس ہی رہنا چاہیے، انہیں GLM-5.3 سے منسوب نہیں کرنا چاہیے۔

GLM-5.3 بمقابلہ Mythos 5

یہ فی الحال سب سے معنی خیز بینچ مارک موازنہ ہے۔

Benchmark	GLM-5.3	Mythos 5	Difference
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

نتیجہ ایک باریک بیں نتیجہ اخذ کرتا ہے۔

کمزوریوں کی شناخت میں GLM-5.3 برتری حاصل کرتا ہے۔

لیکن:

ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ میں Mythos 5 نمایاں طور پر زیادہ مضبوط رہتا ہے۔

لہٰذا یہ کہنا کہ "GLM-5.3 beats Mythos 5" دستیاب ڈیٹا کی غلط تعبیر ہوگا۔

اس سے بہتر بیان یہ ہے:

GLM-5.3 کمزوریوں کی دریافت میں Mythos 5 کی سطح کی کارکردگی تک پہنچتا ہے جبکہ ایکسپلائٹ ڈیولپمنٹ میں پیچھے رہتا ہے۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

قیمت

پہلی درخواست

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

دس درخواستیں

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

پندرہ درخواستیں

—

تخمینی CometAPI استعمال کی لاگت

GLM 5.3 کی قیمتیں

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
ان پٹ:$1.12/M آؤٹ پٹ:$3.528/M	ان پٹ:$1.4/M آؤٹ پٹ:$4.41/M	-20%

API

ایک API، پروڈکشن کے لیے تیار ماڈل تک رسائی

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 کے لیے نمونہ کوڈ اور 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));