GLM 5.3
9226°
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Z.ai | contexto de 1,048,576 tokens | $0.08/M entrada, $4.80/M salida. GLM-5.3 es un modelo de razonamiento a gran escala de Z.ai, construido para ingeniería de software compleja y tareas agenticas de largo horizonte. Soporta entrada y salida de texto con una ventana de contexto de 1M tokens, y mejora sobre GLM-5.2 en codificación y en el equilibrio entre rendimiento y eficiencia de tokens. El razonamiento está siempre activado y no puede deshabilitarse. Se soportan esfuerzos de razonamiento bajo, alto y máximo; máximo es el predeterminado.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GLM-5.3 es el modelo de razonamiento de pesos abiertos de Z.ai construido para ingeniería de software compleja y tareas agenticas de largo plazo, con una ventana de contexto de un millón de tokens. Cada mejora sobre GLM-5.2 proviene de un post-entrenamiento sobre la misma base, con las mayores ganancias en codificación multi-paso y, notablemente, seguridad ofensiva. Es adecuado para desarrolladores e investigadores que quieren un modelo capaz de codificación y agentes que puedan ejecutar localmente.
Conocido por
- SOTA de pesos abiertos en Terminal Bench 3.0 y Agents' Last Exam entre modelos abiertos.
- Mejora de aproximadamente 50% en codificación sobre GLM-5.2 en el benchmark interno de Z.ai.
- Líder entre modelos de pesos abiertos en tareas de descubrimiento y explotación de vulnerabilidades en CyberGym.
- Ventana de contexto de un millón de tokens para bases de código largas o pipelines agenticos con muchos documentos.
- Razonamiento siempre activo; tres niveles de esfuerzo (bajo, alto, máximo) con máximo por defecto.
Cuidado con
- El razonamiento no puede desactivarse, lo que implica costos mayores en tareas que no lo requieren.
- La salida cuesta $4.80/M tokens — presupuestar adecuadamente para ejecuciones agenticas largas.
- La capacidad emergente en ciberseguridad es señalada por el fabricante como más rápida de lo esperado; considera esto antes de desplegar en contextos no supervisados.
Prompts para probar
Depurar un refactor multi-archivo
Tengo un servicio Python dividido en tres archivos: main.py, db.py y models.py. Tras refactorizar la capa ORM para usar async SQLAlchemy, obtengo un error MissingGreenlet en tiempo de ejecución. Revisa las causas probables en cada archivo, explica el problema del ciclo de vida de la sesión async y muestra el patrón corregido para inyección de dependencias en FastAPI.
Planificar un agente de largo plazo
Diseña un plan de ejecución paso a paso para un agente autónomo que debe: clonar un repositorio GitHub, identificar todos los endpoints API, escribir pruebas de integración para cada uno, ejecutarlas en un entorno sandbox y abrir un pull request con un informe de cobertura de pruebas. Enumera las herramientas que el agente necesita, los modos de fallo en cada paso y cómo debe recuperarse.
Rastrear una vulnerabilidad de seguridad
Dada esta ruta Flask en Python que acepta un parámetro filename y lee un archivo del disco, identifica la clase de vulnerabilidad, explica cómo un atacante la explotaría y reescribe la función con los mínimos cambios necesarios para cerrar el agujero sin romper el contrato API existente.
@app.route('/download')
def download():
name = request.args.get('file')
return open(f'/var/data/{name}').read()
Comparar con
- GLM 5.3 FlashXModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.37/M entrada, $1.25/M salida
- GLM 5V TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5 TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5.3 PrimeModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.80/M entrada, $8.80/M salida
Más modelos de texto de z-ai
Preguntas frecuentes
- ¿GLM-5.3 tiene pesos abiertos y puedo ejecutarlo localmente?
- Sí, los pesos están publicados en Hugging Face bajo zai-org/GLM-5.3, por lo que puedes descargar y ejecutar el modelo en tu propio hardware.
- ¿Cuánto cuesta GLM-5.3 y cuán grande es su ventana de contexto?
- Por la API de Z.ai cuesta $0.08 por millón de tokens de entrada y $4.80 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
- ¿En qué se diferencia GLM-5.3 de GLM-5.2?
- Ambos comparten la misma base; las ganancias de GLM-5.3 son enteramente por post-entrenamiento, con las mayores mejoras en tareas complejas de codificación y benchmarks de seguridad ofensiva donde más que duplica las puntuaciones de GLM-5.2.
Veredicto del capitánEl modelo de pesos abiertos a elegir para tareas difíciles de codificación y agentes, con una capacidad cibernética que requiere un despliegue cuidadoso.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: Gold · Hottest this month · #25 Hottest AI model · #10 Hottest Text / LLM model · #10 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de GLM 5.3
Puntuación de calor desde 18 Aug 2026
Puntuación de popularidad
9,226°
Esta semana
▲
61.9%
9,162° entonces, 9,226° ahora
Este mes
▲
1,290%
8,880° entonces, 9,226° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,852°
Tokens de OpenRouter
14,906,750,510,237 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 1,490,675 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+374°
Tasa de adopción
Unos 98,104 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,226°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.1,490,675 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,852°8,852°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 98,104 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+374°9,226°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.9,226°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
GLM 5.3 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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Explorar por familia de modelos
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1,239
Modelos Flux 3
3
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3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
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717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153