z-ai
Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O z-ai/glm-5.3 é um modelo de raciocínio somente de texto voltado para engenharia de software complexa e tarefas agênticas de longo horizonte. A ficha afirma que ele compartilha a base do GLM-5.2, com ganhos provenientes de pós-treinamento, e descreve uma versão de pesos abertos com janela de contexto de 1M de tokens. O raciocínio é obrigatório e usa esforço máximo por padrão, embora existam níveis alto e baixo. Benchmarks relatados pelo fornecedor enfatizam codificação, terminal, cibersegurança e uso de ferramentas; o OpenRouter acrescenta avaliações de catálogo. Devem ser tratados como evidência informada pelas fontes, não como desempenho verificado independentemente.[1][2]
Pontos fortes
Limitações
- Só há entrada e saída de texto documentadas; compatibilidade com imagem, áudio e vídeo não consta.[1]
- O catálogo não permite desativar o raciocínio; apenas o nível de esforço pode ser alterado.[1][2]
- O pacote contém apenas material de catálogo e do fornecedor; não inclui verificação independente, evidência de comportamento seguro, requisitos de hardware nem termos práticos da licença personalizada, portanto deve ser validado na carga real.[1][2]
Onde usar
- Sugestão editorial: assistentes de codificação e agentes de engenharia de software para bases de código grandes, após validar a correção em repositórios reais.[1][2]
- Sugestão editorial: protótipos de uso de ferramentas ou automação de fluxos de longo horizonte que precisem de saídas estruturadas e controle do esforço de raciocínio.[1][2]
- Sugestão editorial: pesquisa defensiva controlada de descoberta de vulnerabilidades, considerando os benchmarks de cibersegurança relatados; segurança e confiabilidade reais permanecem não comprovadas.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 5.3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 5.3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...
Especificações
- ID do modelo
- z-ai/glm-5.3
- ID canônico
- z-ai/glm-5.3-20260816
- Criador
- z-ai
- Adicionado ao OpenRouter
- 18.08.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.084 / saída $3.6
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: obrigatório · padrão max · esforços: max, high, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | SS — top 10% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão max · esforços: max, high, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 31.7 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 74.8 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 53.1 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 56% · posição 19 | 1,299Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 47.2% · posição 23 | 1,210Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 52.3% · posição 21 | 1,285Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 50.6% · posição 34 | 1,253Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 50.6% · posição 21 | 1,290Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 51.4% · posição 17 | 1,248Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 52.8% · posição 26 | 1,284Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 52.6% · posição 23 | 1,280Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestaxa de vitória 39.1% · posição 2 | 1,189Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 52.2% · posição 23 | 1,186Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestaxa de vitória 50.4% · posição 10 | 1,206Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 54.2% · posição 10 | 1,270Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Waferfp4 | 1,048,576 | $0.070 | $1.4 | — | — | 100% |
| Relacefp4 | 1,048,576 | $0.070 | $4.38 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp4 | 1,048,576 | $0.084 | $3.6 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp4 | 1,048,576 | $0.084 | $3.6 | — | — | 100% |
| Reka | 1,048,576 | $0.150 | $3 | — | — | 100% |
| Waferfp4 | 1,048,576 | $0.179 | $1.4 | — | — | 100% |
| AkashMLfp4 | 1,048,576 | $0.190 | $4.4 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 1,048,576 | $0.563 | $2.5 | — | — | 100% |
| Baidufp8 | 1,048,576 | $0.570 | $1.79 | — | — | 100% |
| Morphfp8 | 1,048,576 | $0.595 | $1.83 | — | — | 100% |
| Tenstorrentfp8 | 1,044,480 | $0.600 | $2.5 | — | — | 100% |
| Novitafp8 | 1,048,576 | $0.630 | $1.98 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 1,048,576 | $0.700 | $2.2 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 1,048,576 | $0.700 | $2.2 | — | — | 100% |
| Cloudflare | 1,048,576 | $0.700 | $2.2 | — | — | 100% |
| CoreWeavenvfp4 | 1,048,576 | $0.750 | $3 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp8 | 1,048,576 | $0.750 | $3 | — | — | 100% |
| Decartfp4 | 1,048,576 | $0.760 | $2.37 | — | — | 100% |
| DigitalOcean | 1,048,576 | $0.910 | $2.86 | — | — | 100% |
| Coherenvfp4 | 1,048,576 | $0.950 | $3.5 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.980 | $3.08 | — | — | 100% |
| Makorafp4 | 1,048,576 | $1 | $4 | — | — | 100% |
| Inceptronfp4 | 1,048,576 | $1 | $4.2 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp8 | 1,048,576 | $1.05 | $4.2 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $1.19 | $3.74 | — | — | 100% |
| Friendli | 1,048,576 | $1.26 | $3.96 | — | — | 100% |
| SambaNova | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | — |
| Mistralnvfp4 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| BaseTenfp4 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Nebiusfp4 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Crusoefp4 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Venice | 1,000,000 | $1.4 | $4.4 | — | — | — |
| Together | 1,048,575 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Parasailfp8 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Modal | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| BaseTenfp4 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | — |
| Z.AIfp8 | 1,048,576 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Mistralnvfp4 | 1,048,576 | $1.54 | $4.84 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 1,048,576 | $1.68 | $5.28 | — | — | 100% |
| Parasailfp8 | 1,048,576 | $2.1 | $6.6 | — | — | 83.33% |
| Fireworks | 1,048,576 | $2.1 | $6.6 | — | — | 90% |
| BaseTenfp8 | 1,048,576 | $2.1 | $6.6 | — | — | 100% |
| BaseTenfp8 | 1,048,576 | $2.1 | $6.6 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $2.8 | $8.8 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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