GLM-5.3
- 入力の単価
- $1.40
- 100 万トークンあたり(USD)
- 出力の単価
- $4.40
- 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
- 18件
- 18 種類のベンチマーク
モデルの情報
- API のモデル ID
- glm-5.3
- 公開日
- 2026-08-18
- effort
- Low / High / Max(既定)
- effort の根拠
- Z.ai の GLM-5.3 のドキュメント(docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3.md)による。thinking は無効にできない。
- Claude Code
- 選べない
- Codex
- 選べない
- 提供状況の補足
- Z.ai 公式の GLM Coding Plan ドキュメントに Claude Code での利用手順(glm-5.3[1m] を Sonnet/Opus に割当)あり。Codex は記載なし。thinking は無効化不可。接続手順はモデル提供元のドキュメントにあるもので、Claude Code / Codex の公式のモデル選択肢ではないため false とした。
- 提供状況の出典
- https://docs.z.ai/devpack/tool/claude
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 | $1.40 |
|---|---|
| 出力 | $4.40 |
| キャッシュ読み出し | $0.26 |
| キャッシュ書き込み | — |
キャッシュ保存は期間限定無料。コンテキスト 1M・最大出力 128K
GLM-5.3 | $1.4 | $0.26 | Limited-time Free | $4.4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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 3.0記載なし | 記載なし | 28.3% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Z.ai docs)公式・2026-11-12 取得 | ベンダー発表値。Z.ai 自己申告。effort 記載なし(既定は max)本文から転記出典の該当箇所Terminal-Bench 3.0 28.3 |
| Terminal-Bench 2.1記載なし | 記載なし | 88.2% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。Claude Code 2.1.207・6h timeout。この脚注に effort の記載なし表から転記出典の該当箇所Terminal Bench 2.1 | 88.2所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、Terminal Bench 2.1 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の Terminal-Bench 2.1 |
| DeepSWE v1.1記載なし | 記載なし | 66.9% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Z.ai docs)公式・2026-11-12 取得 | ベンダー発表値。Z.ai 自己申告。effort 記載なし(既定は max)本文から転記出典の該当箇所DeepSWE v1.1 66.9 |
| Humanity's Last Exam(ツールあり)記載なし | 記載なし | 62.5% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。最大 300,000 トークンの文脈管理・採点は GPT-5.6-luna (medium)。この脚注に effort の記載なし表から転記出典の該当箇所HLE w/ Tools | 62.5所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、HLE w/ Tools 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の HLE w/ tools |
| Agents' Last Exam(版・指標の記載なし)記載なし | 記載なし | 28.5% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Z.ai docs)公式・2026-11-12 取得 | ベンダー発表値。Z.ai 自己申告。effort 記載なし(既定は max)。ALE のバージョン・指標は記載なし本文から転記出典の該当箇所Agents' Last Exam 28.5 |
| PostTrainBenchMax(既定) | Max | 39.8% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。Claude Code 2.1.207・max effort level・3 回の加重平均。第三者 API 利用の検査を LLM エージェントに置き換え表から転記出典の該当箇所PostTrainBench | 39.8所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、PostTrainBench 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の PostTrainBench |
| CyberGym記載なし | 記載なし | 84.5% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Z.ai docs)公式・2026-11-12 取得 | ベンダー発表値。Z.ai 自己申告。effort 記載なし(既定は max)本文から転記出典の該当箇所CyberGym 84.5% |
| ExploitBench記載なし | 記載なし | 54.4% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Z.ai docs)公式・2026-11-12 取得 | ベンダー発表値。Z.ai 自己申告。effort 記載なし(既定は max)本文から転記出典の該当箇所ExploitBench 54.4% |
| GPQA DiamondMax(既定) | Max | 90.9% | — | 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 (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_max, Best score (across scorers)=0.9090909090909091, stderr=0.015851578202142853, Started at=2026-08-24T19:44:18.000Z所在 gpqa_diamond.csv のデータ行 70 件目(ファイルの 123 行目)、id=dLDBahYBTGRNjbsXA5pyr3、Model version=glm-5.3_max |
| FrontierMath Tiers 1-3(v2)Max(既定) | Max | 68.8% | — | 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 (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_max, Best score (across scorers)=0.6877192982456141, stderr=0.027499133473298815, Started at=2026-08-25T14:20:20.000Z所在 frontiermath_tiers_1_3_v2.csv のデータ行 76 件目(ファイルの 102 行目)、id=iXvqUzwxAiA3Rg3dwnutFs、Model version=glm-5.3_max |
| FrontierMath Tier 4(v2)Max(既定) | Max | 29.3% | — | 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 (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_max, Best score (across scorers)=0.2926829268292683, stderr=0.07194088392074452, Started at=2026-08-25T14:20:20.000Z所在 frontiermath_tier_4_v2.csv のデータ行 30 件目(ファイルの 63 行目)、id=4S3ZrJDkwh4gmGrmJQdvzR、Model version=glm-5.3_max |
| OTIS Mock AIME 2024-2025Max(既定) | Max | 91.1% | — | 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 (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_max, Best score (across scorers)=0.9111111111111111, stderr=0.03454754040013868, Started at=2026-08-24T19:44:18.000Z所在 otis_mock_aime_2024_2025.csv のデータ行 78 件目(ファイルの 138 行目)、id=goZR5yGxZic9TZ23ezCL3w、Model version=glm-5.3_max |
| SimpleQA VerifiedMax(既定) | Max | 41.0% | — | Epoch AI | Epoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, simpleqa_verified.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 (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simpleqa_verified.csv: Model version=glm-5.3_max, Best score (across scorers)=0.41, stderr=0.015560917136921659, Started at=2026-08-28T17:00:06.000Z所在 simpleqa_verified.csv のデータ行 37 件目(ファイルの 66 行目)、id=TY8R8FV7zCwByEipkqyg2P、Model version=glm-5.3_max |
| Chess Puzzles(Epoch AI)Max(既定) | Max | 37.0% | — | 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 (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_max, Best score (across scorers)=0.37, stderr=0.048523658709390974, Started at=2026-10-13T21:22:18.000Z所在 chess_puzzles.csv のデータ行 26 件目(ファイルの 56 行目)、id=kG3hbd8qLEd6fLAJHyQTiN、Model version=glm-5.3_max |
| Epoch Capabilities Index(ECI)記載なし | 記載なし | 157.1 | — | 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, eci=157.1, eci_ci_low=154.94, eci_ci_high=159.53所在 epoch_capabilities_index/eci_scores.csv のデータ行 32 件目(ファイルの 33 行目)、Model=GLM-5.3 |
| SWE-Marathon v1.1Max(既定) | Max | 42.5% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。Claude Code 2.1.207・maximum effort level。一部タスクの anti-cheat 検査とビルド設定を変更表から転記出典の該当箇所SWE-Marathon (v1.1) | 42.5所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、SWE-Marathon (v1.1) 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の SWE-Marathon |
| NL2Repo-Bench記載なし | 記載なし | 58 | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。1M コンテキスト。この脚注に effort の記載なし表から転記出典の該当箇所NL2Repo | 58.0所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、NL2Repo 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の NL2Repo |
| AutomationBench v1.0.6記載なし | 記載なし | 48.2% | — | Z.ai | GLM-5.3 (Hugging Face model card, zai-org)公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値(Z.ai 自己申告)。カードの Note: reasoning_effort の既定は max、ベンチマーク再現には既定の max を使う。v1.0.6(PR #13 の修正を含む)。この脚注に effort の記載なし表から転記出典の該当箇所AutomationBench (v1.0.6) | 48.2所在 HF モデルカード「Benchmark」の表、AutomationBench (v1.0.6) 行・GLM-5.3 列(左端の数値列)。根拠: Footnotes の AutomationBench |
関係するランキング
- 総合ランキング(すべてのモデル・記録)
- Terminal-Bench 3.0 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- Terminal-Bench 2.1 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- DeepSWE v1.1 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- Humanity's Last Exam(ツールあり) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- Agents' Last Exam(版・指標の記載なし) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- PostTrainBench の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- CyberGym の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- ExploitBench の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- GPQA Diamond の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- FrontierMath Tiers 1-3(v2) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- FrontierMath Tier 4(v2) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- OTIS Mock AIME 2024-2025 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- SimpleQA Verified の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- Chess Puzzles(Epoch AI) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- Epoch Capabilities Index(ECI) の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- SWE-Marathon v1.1 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- NL2Repo-Bench の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- AutomationBench v1.0.6 の指標別ランキング(すべてのモデル・記録)
- 役割別の推奨