Platz 3 im Vergleich
GLM-5.3
Zhipu AI (Z.ai) · China · veröffentlicht 14. August 2026
Z.ai hat für GLM-5.3 dasselbe Basismodell wie für GLM-5.2 genommen und nur das Nachtraining erneuert. Beim Programmieren über viele Schritte meldet der Hersteller daraus 28,3 bei Terminal-Bench 3.0 gegenüber 4,6 für den Vorgänger. Die Gewichte sind seit dem 28. August 2026 offen, allerdings nicht mehr unter MIT. Ab 10 Mrd. US-Dollar Umsatz verlangt Z.ai vorher eine eigene Sicherheitsprüfung, für alle darunter ändert sich nichts.
Modell auf Hugging Face ansehenBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Die Leistung beruht auf 32 Punkten im Intelligenz-Index v5 von Artificial Analysis. Das stärkste Modell im Vergleich, Kimi K3.1 Pro, hat 46. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo GLM-5.3 stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 35 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 94 | redaktionelle Einschätzung |
| Mathematik & Logik | 90 | redaktionelle Einschätzung |
| Wissen | 90 | redaktionelle Einschätzung |
| Deutsch & Sprache | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 93 | redaktionelle Einschätzung |
| Langer Kontext | 88 | redaktionelle Einschätzung |
Für keine Säule lag ein vergleichbarer Benchmark vor, alle 6 Werte sind unsere Einschätzung. Wie die Säulen entstehen, steht auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
Was offene Gewichte, Parameter, Token, Quantisierung und GGUF bedeuten, erklärt die Übersicht.
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 744 Mrd. gesamt, 40 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 1 Mio. TokenDie Million Token ist über die Variante glm-5.3[1m] dokumentiert, wie schon beim Vorgänger.
- Lizenz
- GLM-5.3 LicenseEigene Lizenz von Z.ai, nicht die MIT der Vorgänger GLM-5.1 und GLM-5.2. Für alle übrigen Nutzer gelten dieselben Rechte wie unter MIT. Ein Unternehmen mit mehr als 10 Mrd. US-Dollar Umsatz in 12 Monaten muss vor dem kommerziellen Einsatz eine Sicherheitsprüfung von Z.ai durchlaufen, das Modell und alle daraus abgeleiteten Modelle eingeschlossen.
- Eingabe
- Text
- Lokaler Betrieb
- Mehrere RTX PRO 6000 (96 GB), Mac Studio oder H200
- Bei EU-Hostern
- TeilweiseTensorX (Irland), AKI.IO (Deutschland), Scaleway (Frankreich), Entrim (Slowenien), Mistral AI im EU-Zugang und Lyceum (Deutschland) bestätigt, dazu EUrouter und Melious
- Cloud-API (Richtwert)
- 1,21 € Eingabe / 3,79 € Ausgabe je Mio. TokenZ.ai-API, Richtwert (uncached input), umgerechnet aus USD
Z.ai nennt für GLM-5.3 dasselbe Basismodell wie für GLM-5.2, neu ist allein das Nachtraining. Die Modellkarte nennt seit der Freigabe 753 Mrd. Parameter für die gesamte veröffentlichte Fassung, für den Mixture-of-Experts-Kern nennen Drittquellen rund 744 Mrd. Der Aktivwert von 40 Mrd. ist aus dem Vorgänger übernommen.
Wo läuft das Modell in der EU
Die Liste nennt nur die im Steckbrief belegten Anbieter für diese Modellfassung.
In der Übersicht der KI-Hoster aus Europa findet ihr Angaben zu Rechenzentren und Angebotsformen.
Benchmarks
Die folgenden Werte stammen überwiegend vom Hersteller. Die unabhängige Einordnung durch Artificial Analysis steht oben unter Bewertung im Detail.
GLM-5.3 von Z.ai ist am 14. August 2026 erschienen, keine 2 Monate nach GLM-5.2. Das Basismodell mit 743 Milliarden Parametern ist dasselbe geblieben, erneuert hat der Hersteller allein das Nachtraining. Z.ai meldet daraus 28,3 bei Terminal-Bench 3.0 gegenüber 4,6 für GLM-5.2, 66,9 statt 46,2 bei DeepSWE v1.1 und 42,5 statt 19,4 bei SWE-Marathon v1.1. Diese Benchmarks sind neu und härter gebaut als die Fassungen, mit denen die übrigen Modelle in unserem Vergleich gemessen wurden. Wer die 28,3 neben die 81,0 legt, die GLM-5.2 bei Terminal-Bench 2.1 erreicht, vergleicht 2 verschiedene Skalen miteinander.
Bei CyberGym, wo ein Modell Schwachstellen in fremdem Code finden und nachweisen muss, kommt GLM-5.3 auf 84,5 % nach 77,2 % beim Vorgänger. Beim Erzeugen von Angriffscode bleibt es mit 54,4 % bei ExploitBench hinter Claude Fable 5 mit 78,0 % zurück, was Z.ai als gewollte Ausrichtung auf die Verteidigung beschreibt. Damit führt GLM-5.3 nicht das ganze Feld an. Nach der Auswertung von explainx liegen GPT-5.6 Sol von OpenAI und Fable 5 bei mehreren dieser Benchmarks vorn, der Vorsprung von GLM-5.3 beschränkt sich auf Automatisierung und defensive Sicherheit.
Für den Eigenbetrieb gilt dieselbe Hürde wie bei GLM-5.2, also mehrere Workstation-Karten oder ein Mac Studio mit sehr viel Unified Memory. Ohne eigene Hardware führen es AKI.IO in Deutschland, TensorX in Irland und Lyceum, dazu Mistral AI über seinen EU-Zugang. Scaleway hat dagegen weiterhin nur GLM-5.2 im Katalog. Die Gewichte liegen seit dem 28. August 2026 auf Hugging Face, unter einer eigenen GLM-5.3 License statt der MIT-Lizenz der Vorgänger. Für die meisten Firmen gelten dieselben Rechte wie unter MIT, erst ab 10 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz verlangt Z.ai vor dem kommerziellen Einsatz eine Sicherheitsprüfung. Über die API von Z.ai kostet 1 Million Token 1,21 Euro in der Eingabe und 3,79 Euro in der Ausgabe.
Was es gut kann
- Z.ai meldet 28,3 bei Terminal-Bench 3.0 gegenüber 4,6 für GLM-5.2 und 66,9 statt 46,2 bei DeepSWE v1.1
- 84,5 % bei CyberGym, wo ein Modell Schwachstellen in fremdem Code finden und belegen muss, nach 77,2 % beim Vorgänger
- Nimmt eine Million Token je Anfrage entgegen und läuft auf derselben Hardware wie GLM-5.2
- Die Gewichte liegen seit dem 28.08.2026 offen auf Hugging Face, in FP8 und in BF16
- In der EU bei TensorX, Scaleway, Lyceum, AKI.IO und im EU-Zugang von Mistral AI verfügbar
Wo es hakt
- Eigene Lizenz statt der MIT von GLM-5.1 und GLM-5.2, mit Prüfpflicht für Konzerne ab 10 Mrd. US-Dollar Umsatz
- Nur Text, keine Bild- oder Videoverarbeitung. Dafür gibt es seit dem 26.08.2026 GLM-5.3-Flash
- Die FP8-Gewichte belegen rund 750 GB, erst eine 2-Bit-Komprimierung mit 239 GB passt auf einen Mac Studio, und die schafft dort 3 bis 9 Token je Sekunde
- Alle Zahlen kommen vom Hersteller, ein Teil davon aus einer neuen Benchmark-Generation, die sich mit den Werten der übrigen Modelle nicht direkt vergleichen lässt
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte zai-org/GLM-5.3 samt Lizenzdatei, Z.ai-Ankündigung vom 14.08.2026 und Freigabe der Gewichte vom 28.08.2026, dazu Berichte von VentureBeat, MarkTechPost und explainx. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 01.10.2026 · Stand der Recherche 1. November 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost