GLM 5.3
9226°
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Z.ai | contexto de 1.048.576 tokens | $0,08/M entrada, $4,80/M saída. GLM-5.3 é um modelo de raciocínio em larga escala da Z.ai, construído para engenharia de software complexa e tarefas agentic de longo prazo. Suporta entrada e saída de texto com uma janela de contexto de 1M tokens, e melhora em relação ao GLM-5.2 em codificação e no equilíbrio entre desempenho e eficiência de tokens. O raciocínio está sempre ativado e não pode ser desabilitado. Esforços de raciocínio low, high e max são suportados; max é o padrão.
Guias para este modelo
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
Ollama vs LM Studio (2026): qual app de IA local usar e quais os melhores modelos que cada um roda
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
GLM-5.3 é o modelo de raciocínio de pesos abertos da Z.ai, focado em engenharia de software complexa e tarefas agentivas de longo prazo, com janela de contexto de 1 milhão de tokens. Cada melhoria sobre o GLM-5.2 vem de pós-treinamento na mesma base, com os maiores ganhos em codificação multi-etapas e, notavelmente, segurança ofensiva. É indicado para desenvolvedores e pesquisadores que querem um modelo capaz de codificação e agentes que possam rodar localmente.
Conhecido por
- SOTA de pesos abertos no Terminal Bench 3.0 e Agents' Last Exam entre modelos abertos.
- Aproximadamente 50% de melhoria em codificação sobre GLM-5.2 no benchmark interno da Z.ai.
- Líder entre modelos abertos em descoberta e exploração de vulnerabilidades no CyberGym.
- Janela de contexto de 1 milhão de tokens para bases de código longas ou pipelines agentivos pesados em documentos.
- Raciocínio sempre ativo; três níveis de esforço (baixo, alto, máximo) com máximo como padrão.
Fique atento a
- Raciocínio não pode ser desativado, o que significa custos maiores de tokens em tarefas que não precisam dele.
- Saída custa $4,80/M tokens — planeje orçamento para execuções agentivas longas.
- Capacidade emergente em cibersegurança é sinalizada pelo próprio fabricante como mais rápida do que o esperado; considere isso antes de implantar em contextos não supervisionados.
Sugestões para tentar
Depure uma refatoração multi-arquivo
Tenho um serviço Python dividido em três arquivos: main.py, db.py e models.py. Após refatorar a camada ORM para usar async SQLAlchemy, recebo erro MissingGreenlet em tempo de execução. Explique as causas prováveis em cada arquivo, o problema do ciclo de vida da sessão async e mostre o padrão corrigido para injeção de dependência no FastAPI.
Planeje um agente de longo prazo
Projete um plano de execução passo a passo para um agente autônomo que deve: clonar um repositório GitHub, identificar todos os endpoints de API, escrever testes de integração para cada um, executá-los em ambiente sandbox e abrir um pull request com relatório de cobertura de testes. Liste as ferramentas que o agente precisa, modos de falha em cada passo e como deve se recuperar.
Trace uma vulnerabilidade de segurança
Dada esta rota Python Flask que aceita um parâmetro filename e lê um arquivo do disco, identifique a classe de vulnerabilidade, explique como um atacante a exploraria e reescreva a função com as mínimas mudanças para fechar a brecha sem quebrar o contrato da API existente.
@app.route('/download')
def download():
name = request.args.get('file')
return open(f'/var/data/{name}').read()
Comparar com
- GLM 5.3 FlashXModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.37/M, saída $1.25/M
- GLM 5V TurboModelo apenas para APIContexto de 202,752 tokens · entrada $1.20/M, saída $4.00/M
- GLM 5 TurboModelo apenas para APIContexto de 202,752 tokens · entrada $1.20/M, saída $4.00/M
- GLM 5.3 PrimeModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.80/M, saída $8.80/M
Mais modelos de texto de z-ai
Perguntas frequentes
- O GLM-5.3 tem pesos abertos e posso rodá-lo localmente?
- Sim, os pesos estão publicados no Hugging Face sob zai-org/GLM-5.3, então você pode baixar e rodar o modelo no seu próprio hardware.
- Quanto custa o GLM-5.3 e qual o tamanho do contexto?
- Via API da Z.ai custa $0,08 por milhão de tokens de entrada e $4,80 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 1.048.576 tokens.
- Como o GLM-5.3 difere do GLM-5.2?
- Ambos compartilham a mesma base; os ganhos do GLM-5.3 são totalmente de pós-treinamento, com as maiores melhorias em tarefas complexas de codificação e benchmarks de segurança ofensiva, onde mais que dobra as pontuações do GLM-5.2.
Veredito do capitãoO modelo de pesos abertos a ser usado em tarefas difíceis de codificação e agentes, com uma capacidade cibernética que exige implantação cuidadosa.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #25 Hottest AI model · #10 Hottest Text / LLM model · #10 Hottest Text / LLM text model
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Tendência de popularidade de GLM 5.3
Pontuação de calor desde 18 Aug 2026
Pontuação de destaque
9,226°
Esta semana
▲
61.9%
9,163° então, 9,226° agora
Este mês
▲
1,283%
8,881° então, 9,226° agora
Último ano
n/a
Ainda não lançado/monitorado
7,000°
Piso
A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.
+1,852°
Tokens OpenRouter
14,906,750,510,237 tokens processados por este modelo via OpenRouter nos últimos 30 dias, prompts e respostas juntos. Cada 10,000,000 tokens conta como um download no termo de downloads, 1,490,675 no total; os tokens do último dia entram na taxa de adoção. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+374°
Taxa de adoção
Cerca de 98,104 downloads por dia, medidos entre duas leituras das fontes, nunca estimados por média de vida útil. A velocidade pesa um quarto do termo de downloads, então um surto recente aparece sem deixar um pico de um dia superar anos de uso.
Mostrar detalhamento
Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 9,226°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.
- 1Comece pelo piso.Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.7,000°total acumulado
- 2Some as downloads.1,490,675 equivalentes a downloads no total, de Tokens OpenRouter. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.+1,852°8,852°total acumulado
- 3Adicione a taxa de adoção.Cerca de 98,104 downloads por dia agora, medido entre duas leituras, valendo um quarto do peso.+374°9,226°total acumulado
- =A pontuação heat.Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.9,226°
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.
GLM 5.3 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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