GLM-5.3-Flash
Z.ai (Zhipu AI) · China · Lanzado el 20 de agosto de 2026 · Pesos abiertos
| Acceso | Pesos abiertos, sin restricciones de uso Epoch AI, metadatos de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
|---|---|
| Licencia | MIT https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash, consultado el 17 de octubre de 2026 Ficha en Hugging Face |
| Contexto | 1,05 M tokens OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Precio por 1M tokens | Entrada 0.15 USD, salida 0.50 USD OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Índice de capacidades de Epoch (ECI) | 153,23 (intervalo 150,9 a 155,4) Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Elo general en LMArena | 1474, puesto 41, 32925 votos. Variante: glm-5.3-flash. Tabla publicada el 15 de octubre de 2026. LMArena, leaderboard-dataset (text, style control), consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Elo en español (LMArena) | 1475, puesto 25, 1258 votos. Variante: glm-5.3-flash. LMArena, leaderboard-dataset (text, style control), categoría spanish, consultado el 17 de octubre de 2026 |
Benchmarks
| Benchmark | Qué mide | Resultado |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | Preguntas de ciencia de nivel doctorado | 90,2 % Variante glm-5.3-flash_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| SWE-bench Verified | Resolver issues reales de GitHub | Sin dato |
| OTIS Mock AIME | Matemática de competencia tipo AIME | 93,9 % Variante glm-5.3-flash_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| FrontierMath 1-3 | Matemática de investigación | 55,8 % Variante glm-5.3-flash_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Humanity's Last Exam | Preguntas expertas de muchas disciplinas | Sin dato |
| SimpleQA Verified | Exactitud factual en preguntas cortas | Sin dato |
| Terminal-Bench | Tareas de agente en la terminal | Sin dato |
| ARC-AGI-2 | Razonamiento abstracto con pocos ejemplos | 65,8 % Variante glm-5.3-flash_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
Los puntajes corresponden a la mejor variante evaluada (por ejemplo, con más esfuerzo de razonamiento), tal como la publica la fuente. Un "Sin dato" significa que la fuente no lo evaluó, no que el modelo sea malo en esa tarea. Metodología.
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