Denkstufen: niedrig, hoch und maximal

GLM-Modelle bieten drei Denkstufen — niedrig, hoch und maximal — um Rechenleistung gezielt einzusetzen: Sofortantworten für einfache Fragen, tiefes Reasoning für komplexe Aufgaben.

Denkintensität: niedrig, hoch und maximal

GLM-Modelle haben mehr als ein Tempo. Die Intensitätssteuerung vergibt Rechenleistung nur bei Bedarf. GLM-5.3 denkt immer (low / high / max, Standard max); die Werte pro Stufe sind berichtete GLM-5.2-Zahlen, zur Orientierung.

Niedrig

~63%

~35K average token

Schnelle Bearbeitung, Mustercode, allgemeine Refaktorierung und andere Szenarien, in denen Verzögerung wichtiger ist als Tiefe.

Am häufigsten verwendet

hoch

~72%

~43K average token

Standardwahl für die meisten Agenten-Programmierung: Mit etwa der Hälfte der Tokenverbrauch nahe der höchsten Qualität.

Höchst

~74%

~83K average token

Schwere langfristige Probleme - zusätzliche Rechenressourcen nur dann zuweisen, wenn der Task tatsächlich erforderlich ist.

Die Tabelle zeigt GLM-5.3 gegen Vergleichsmodelle, wie von Z.ai offiziell veröffentlicht. GLM-5.3 nutzt die GLM-5.2-Basis — jeder Gewinn stammt aus dem Post-Training. glmmodel.cn gibt die Ergebnisse nur wieder.