首页智谱发布GLM-5.3：7400亿参数不变，通过后训练编程能力方法实现50%性能提升
智谱于8月14日正式发布GLM-5.3，其参数量保持与前代GLM-5.3一致的740亿，跳过了此前传闻的万亿参数升级，该升级可能留待GLM-5.5版本。通过先进的后训练技术，智谱将GLM-5.3的性能提升了50%，在多个主流基准测试中位居当前开源模型前列。其代码生成与智能体（Agent）能力可与Claude Opus 4.8相媲美，在编程效率方面超越其他国内模型。
关键基准测试的提升凸显了模型能力的增强。在评估真实终端环境中复杂任务完成的Terminal-Bench 3.0上，得分从4.6飙升至28.3。在专注于长期软件工程与持续代码修改的DeepSWE v1.1中，性能从46.2提升至66.9。在涵盖多种专业场景、强调跨工具协作与长期任务的Agents’ Last Exam中，得分从23.8提升至28.5。此外，GLM-5.3在涵盖44个职业领域、评估高价值知识工作的GDPval-AA v2中取得了1,769分，展现出基于编程技能的强大专业任务执行能力。总体而言，该模型在复杂软件工程、终端操作及更广泛的现实世界智能体任务方面取得了显著进步。
最具说服力的证据来自智谱自研的Z.ai Code Bench评测套件。该套件将模型置于真实的本地开发环境中，在各种推理模式下执行端到端任务，高度模拟使用代码智能体的体验。结果表明，GLM-5.3在有效性与Token效率之间实现了最佳平衡：在High模式下，其准确率达到31.4%，优于Claude Opus 4.8最大模式的29.5%，而每任务平均仅消耗约50,000个Token，相比之下Opus 4.8需消耗120,000个Token。这表明GLM-5.3能够以显著更短的执行路径完成相同任务。
关于产品可用性，GLM-5.3现已在智谱官方编码工具ZCode及生产力工具AutoClaw上开放使用，面向所有GLM Coding Plan用户及订阅者开放。包括TraeWork、TraeCode、Kousi、WorkBuddy、CodeBuddy、Qoder、QwenWork、CatPaw、JoyCode和OpenCode在内的第三方编码平台也已提供早期访问权限。API即将上线，所有模型权重将在完成必要的安全增强后于两周内开源。智谱的策略侧重于限制模型的潜在攻击能力，同时保留其防御价值。今日13:00，所有GLM Coding Plan用户的配额已重置，后端使用统计数据显示所有人的限制已恢复。
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