GLM-5.3-Flash
- 入力の単価
- —
- 100 万トークンあたり(USD)
- 出力の単価
- —
- 100 万トークンあたり(USD)
- effort の段階
- 3段階
- 既定は Max
- ベンチマーク結果
- 8件
- 8 種類のベンチマーク
モデルの情報
- API のモデル ID
- glm-5.3-flash
- 公開日
- 不明
- effort
- Low / High / Max(既定)
- effort の根拠
- GLM-5.3-Flash の HF モデルカード(zai-org/GLM-5.3-Flash)の Note: reasoning_effort は low・high・max、既定は max による。Mistral の reasoning ドキュメントも GLM 5.3 Flash を low・high・max(none は非対応)とする。公開日は公式の記載を確認できていない。
- Claude Code
- 選べない
- Codex
- 選べない
- 提供状況の補足
- Claude Code の公式のモデル一覧(code.claude.com/docs/en/model-config の alias 表、2026-11-13 取得。原文: "Use a model alias to select model settings without remembering exact version numbers" の表は fable・sonnet・opus・haiku など Anthropic のモデルだけ)と、Codex の公式のモデル一覧(learn.chatgpt.com/docs/models、2026-11-13 取得。原文: "Recommended models" は GPT-6 系だけ)に無いので、両方 false(カスタムプロバイダやゲートウェイ経由の接続は公式の選択肢に数えない)。
- 提供状況の出典
- https://code.claude.com/docs/en/model-config
単価(100 万トークンあたり・USD)
単価は effort では変わりません。effort で変わるのは消費トークン数です。
| 入力 | — |
|---|---|
| 出力 | — |
| キャッシュ読み出し | — |
| キャッシュ書き込み | — |
未取得。
ベンチマーク結果
| ベンチマーク | effort | スコア | 出典のコスト(指標) | 計測・報告 | 出典 | 条件・取得方法 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1記載なし | 記載なし | 63.4% | — | Z.ai | GLM-5.3-Flash (Z.ai docs)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。本文の数値。評価条件は同じ発表の HF カード(zai-org/GLM-5.3-Flash、MIT)の Footnotes による。effort の記載なし(推奨設定は reasoning_effort: max)。mini-swe-agent ハーネス・6h timeout本文から転記出典の該当箇所GLM-5.3-Flash … 63.4 … on DeepSWE v1.1所在 docs.z.ai の GLM-5.3-Flash ページ「Competitive Performance at Flash Cost」節の本文。条件は HF カード Footnotes の DeepSWE(We run DeepSWE using the mini-swe-agent harness) |
| GPQA DiamondMax(既定) | Max | 90.2% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, gpqa_diamond.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得 | Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "GLM-5.3-Flash (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記出典の該当箇所gpqa_diamond.csv: Model version=glm-5.3-flash_max, Best score (across scorers)=0.9015151515151515, stderr=0.017183231147411448, Started at=2026-08-26T22:26:55.000Z所在 gpqa_diamond.csv のデータ行 69 件目(ファイルの 120〜122 行目。複数行のレコード)、id=Jvt5BNr4ERbE9QGgMcEbmT、Model version=glm-5.3-flash_max |
| FrontierMath Tiers 1-3(v2)Max(既定) | Max | 55.8% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, frontiermath_tiers_1_3_v2.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得 | Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "GLM-5.3-Flash (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記出典の該当箇所frontiermath_tiers_1_3_v2.csv: Model version=glm-5.3-flash_max, Best score (across scorers)=0.5578947368421052, stderr=0.029469977528223976, Started at=2026-08-27T13:29:52.000Z所在 frontiermath_tiers_1_3_v2.csv のデータ行 75 件目(ファイルの 99〜101 行目。複数行のレコード)、id=YC2u9wykbYQg4gdkf76j26、Model version=glm-5.3-flash_max |
| FrontierMath Tier 4(v2)Max(既定) | Max | 17.1% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, frontiermath_tier_4_v2.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得 | Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "GLM-5.3-Flash (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記出典の該当箇所frontiermath_tier_4_v2.csv: Model version=glm-5.3-flash_max, Best score (across scorers)=0.17073170731707318, stderr=0.05949419959829495, Started at=2026-08-27T13:29:52.000Z所在 frontiermath_tier_4_v2.csv のデータ行 29 件目(ファイルの 60〜62 行目。複数行のレコード)、id=iCysWvFJevNyw2dbYosU6J、Model version=glm-5.3-flash_max |
| OTIS Mock AIME 2024-2025Max(既定) | Max | 93.9% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, otis_mock_aime_2024_2025.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得 | Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "GLM-5.3-Flash (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記出典の該当箇所otis_mock_aime_2024_2025.csv: Model version=glm-5.3-flash_max, Best score (across scorers)=0.9388888888888889, stderr=0.021622267380853318, Started at=2026-08-26T22:26:55.000Z所在 otis_mock_aime_2024_2025.csv のデータ行 77 件目(ファイルの 135〜137 行目。複数行のレコード)、id=NCikvVWc5SEyMEbCqvVNb2、Model version=glm-5.3-flash_max |
| Chess Puzzles(Epoch AI)Max(既定) | Max | 21.0% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, chess_puzzles.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得 | Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "GLM-5.3-Flash (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記出典の該当箇所chess_puzzles.csv: Model version=glm-5.3-flash_max, Best score (across scorers)=0.21, stderr=0.040936018074033236, Started at=2026-10-13T15:54:34.000Z所在 chess_puzzles.csv のデータ行 33 件目(ファイルの 69〜71 行目。複数行のレコード)、id=fWNxmiSUC7BX8whqvzssY8、Model version=glm-5.3-flash_max |
| Epoch Capabilities Index(ECI)記載なし | 記載なし | 153.82 | — | Epoch AI | Epoch AI, epoch_capabilities_index/eci_scores.csv (CC BY 4.0)第三者・2026-11-12 取得 | 複数ベンチマーク・複数 effort の結果を統合したモデル単位の指標(effort 別ではない)。Epoch AI 算出。表から転記出典の該当箇所eci_scores.csv: Model=GLM-5.3-Flash, eci=153.82, eci_ci_low=152.0, eci_ci_high=155.78所在 epoch_capabilities_index/eci_scores.csv のデータ行 52 件目(ファイルの 53 行目)、Model=GLM-5.3-Flash |
| AutomationBench v1.0.6記載なし | 記載なし | 48.8% | — | Z.ai | GLM-5.3-Flash (Z.ai docs)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。本文の数値。評価条件は同じ発表の HF カード(zai-org/GLM-5.3-Flash、MIT)の Footnotes による。effort の記載なし(推奨設定は reasoning_effort: max)。AutomationBench v1.0.6本文から転記出典の該当箇所GLM-5.3-Flash … 48.8 … on AutomationBench所在 docs.z.ai の GLM-5.3-Flash ページ「Competitive Performance at Flash Cost」節の本文。版は HF カード Footnotes の AutomationBench(We evaluate on AutomationBench v1.0.6) |
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