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Fiche modèle · édition du

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI) · Chine · sorti le Z.ai (Zhipu AI) · Chine · 14 août 2026

  • Réflexion réglable
  • Poids ouverts · MIT
  • Serveur seulement
  • Classe énergétique E
88,4de 86,7 à 90,0Rang 24 · 95 %
Empreinte
Raisonnement86,0Code91,5Agents90,7Usage88,1Maths87,3Sciences88,9Français86,6VisionÉcriture88,6Web91,8

Score général

88,4de 86,7 à 90,0

Rang24Groupe 5, ex æquoCouverture95 %25 mesures
Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

  • Raisonnement
    86,0Rang 28 · 44 %
  • Code
    91,5Rang 9 · 46 %
  • Agents
    90,7Provisoire · 22 %
  • Usage
    88,1Rang 21 · 100 %
  • Maths
    87,3Rang 22 · 62 %
  • Sciences
    88,9Rang 16 · 60 %
  • Français
    86,6Rang 16 · 50 %
  • Vision
    Non mesuré
  • Écriture
    88,6Rang 21 · 100 %
  • Web
    91,8Rang 17 · 100 %

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndice v4.3Rang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
GLM-5.3 (Max)44,836e sur 19367,8 jetons/s3,32 s1,4 $ / 4,4 $
GLM-5.3 (Low)34,378e sur 19367,7 jetons/s3,14 s1,4 $ / 4,4 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

  • Cartes graphiquesTrop juste
  • PC portables GeForce RTXTrop juste
  • PC portables Intel Core UltraTrop juste
  • PC portables Snapdragon X2Trop juste
  • MacTrop juste
  • Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
  • Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
  • Sans carte graphiqueTrop juste
  • ServeurOui
Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits513,4 GoAllégée, 8 bits898,4 GoComplète, 16 bits1 711,2 GoLe pointillé marque 448 Go, la mémoire utile de quatre DGX Spark en grappe, la plus grande machine que nous suivons.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire.

Fiche technique

Prix
1,40 € / 4,40 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
Entrées
Texte
Réflexion
Faible, élevée, maximaletrois niveaux réglables
Paramètres
744 milliards
Licence
MITpoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

26 mesures · la matière du score
BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202591,1 %78,3MaximaleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond90,9 %84,1MaximaleACTIFepoch.ai
DTBench87,7 %81,3InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
WeirdML (v2)75,4 %93,5MaximaleACTIFhtihle.github.io
Code Arena, WebDev1 622,0 Elo92,4MaximaleACTIFarena.ai
DeepSWE69 %92,6Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
LMCA55,5192,6InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, questions d'experts1 518,5 Elo88,8MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 516,6 Elo90,3MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 491,3 Elo88,2MaximaleACTIFarena.ai
Arena, écriture créative1 455,3 Elo89,0MaximaleACTIFarena.ai
Voir les 14 autres mesures
Arena, texte1 479,4 Elo87,8MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 521,3 Elo86,2MaximaleACTIFarena.ai
SciCode59 %94,0MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
APEX-Agents56,6 %91,1InconnueACTIFepoch.ai
Vending-Bench 28 164 $89,7InconnueACTIFepoch.ai
ProofBench49 %87,8MaximaleSATURÉvals.ai
compar:IA1 004,0 Elo64,3InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
SimpleQA Verified41 %81,6MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierCode40,1 %90,3Maximale · chiselACTIFcognition.com
FrontierSWE30,2 %91,2Maximale · proximusACTIFfrontierswe.com
FrontierMath, palier 4 (v2)29,3 %86,5MaximaleSATURÉepoch.ai
Mystery Game Puzzles33 %88,3MaximaleACTIFepoch.ai
CritPt19,1 %90,0MaximaleACTIFepoch.ai
Chess Puzzles21 %78,2MaximaleACTIFepoch.ai

En bref

Quel est le score de GLM-5.3 ?
GLM-5.3 obtient un score IA de 88,4, avec une marge de 86,7 à 90,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 24e sur 246 modèles, à partir de 25 mesures.
Dans quelles tâches GLM-5.3 est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont web (91,8) et code (91,5). Sa tâche la plus faible est raisonnement (86,0).
GLM-5.3 peut-il tourner en local ?
Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
Combien coûte GLM-5.3 ?
1,40 € par million de jetons en entrée et 4,40 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite GLM-5.3 ?
GLM-5.3 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 14 août 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

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