GLM-5.3

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, ein Mac Studio mit sehr viel Unified Memory oder ein Server mit 8 H200. Anders als der Vorgänger, der bei Scaleway in Frankreich läuft, steht GLM-5.3 bei keinem europäischen Hoster, der datenschutzkonforme Einsatz führt hier also über eigene Hardware. Die Gewichte hat Z.ai für Ende August 2026 angekündigt und ihre Freigabe an eigene Sicherheitsprüfungen geknüpft, die Lizenz dabei offen gelassen. GLM-5.1 und GLM-5.2 stehen unter MIT, davon geht unsere Bewertung aus. Token-Preise für die API fehlten zum Start, die Sätze des Vorgängers lassen sich nicht übertragen.