GLM-5.3 — Specifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Zhipu AI |
|---|---|
| Type | LLM (codage/agent, MoE) |
| Modalité | Texte → Texte |
| Paramètres | 744B total / 40B active (MoE) |
| Fenêtre de contexte | 1 million |
| Sortie maximale | 128 K |
| Licence | GLM-5.3 License (open weights) |
| Poids ouverts | Oui |
| Publié | 2026-08 |
| Prix de l’entrée | $1.40 /1M |
| Prix de la sortie | $4.40 /1M |
| Fournisseurs d'API | Zhipu (Z.ai), Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter |
Résultats de référence
| Z.ai-reported | Terminal Bench 3.0 28.3 (GLM-5.2: 4.6); DeepSWE v1.1 66.9 (GLM-5.2: 46.2); CyberGym 84.5 (GLM-5.2: 77.2). Cached input $0.26 per 1M tokens. |
|---|
What is GLM-5.3?
GLM-5.3 is Zhipu AI’s (Z.ai) latest flagship model, released on 18 August 2026. According to Z.ai, it uses the same base model as GLM-5.2, with every improvement coming from post-training: Z.ai reports a 50% gain over GLM-5.2 on its in-house Z.ai Code Bench and much stronger results at finding and exploiting software vulnerabilities, including 84.5% on CyberGym. It is a 744B-parameter mixture-of-experts with 40B active parameters. It takes text only, with a 1M-token context window and up to 128K output tokens, and it always reasons: effort can be set to low, high or max, but reasoning cannot be switched off.
Z.ai’s API charges $1.40 per million input tokens, $0.26 per million cached input tokens and $4.40 per million output tokens, with cache storage free for a limited time, the same price as GLM-5.2. Alibaba Cloud Model Studio also lists it at $1.40 / $4.40, and it is available to subscribers of Z.ai’s GLM Coding Plan. For cheaper work, GLM-5.3-Flash (320B total, 18B active) costs $0.15 in / $0.50 out.
The weights are on Hugging Face in FP8, a download of about 756 GB, under Z.ai’s GLM-5.3 License rather than the MIT licence of GLM 5.2. The licence is permissive, but Model-as-a-Service companies with more than $10 billion in revenue over 12 months must pass a Z.ai security review before commercial use. At the same price, GLM-5.3 is the natural pick over GLM 5.2 for new projects; compare monthly costs with the Calculateur de coûts pour les API IA.
GLM-5.3 pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $1.40 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $4.40 |
| Ratio sortie/entrée | 3.1× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $2.00 par 1 million de jetons |
What GLM-5.3 costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $2.50 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $50 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $500 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to GLM-5.3
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B ouverte | $0.0240 | 99 % moins cher |
| Mistral NeMo 12B ouverte | $0.0292 | 99 % moins cher |
| Gemma 3 4B ouverte | $0.0600 | 97 % moins cher |
Questions fréquemment posées
How much does GLM-5.3 cost per 1M tokens?
GLM-5.3 costs $1.40 per 1M input tokens and $4.40 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $2.00 per 1M tokens.
How much does GLM-5.3 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $50 on GLM-5.3. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $2.50.
What is a cheaper alternative to GLM-5.3?
Llama 3.1 8B is the strongest cheaper option in our database at $0.0240 per 1M blended — about 99% less than GLM-5.3. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run GLM-5.3 locally?
Yes. GLM-5.3 is open-weight and needs about a large amount of VRAM at 4-bit quantisation.
Why does GLM-5.3 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. GLM-5.3 charges 3.1× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).