GLM 常见问题
关于 GLM 模型的常见问题解答：旗舰版本、上下文窗口、思考力度、基准成绩、开源协议与使用方式。
GLM 模型常见问题
GLM 是一个开放权重的大语言模型家族，当前旗舰为 GLM-5.3，同系列还发布了首个原生多模态模型 GLM-5.3-Flash。产品线从 GLM-4.5-Air 和 GLM-4.7，到 GLM-5、GLM-5-Turbo、GLM-5.1、GLM-5.2 以及现在的 GLM-5.3，还有语音和视觉变体。每款核心 GLM 模型均在 MIT 许可证下发布，权重完全开放。
GLM-5.3 与 GLM-5.2 一样，将上限从 200K 提升到稳定的 100 万 token，输出 token 最多 128K。"稳定"是关键词：模型在长编码智能体轨迹上进行了训练，因此质量在整个窗口中保持不变，而非在运行变复杂时退化。
GLM-5.3 的已发布结果包括 Terminal-Bench 2.1 得分 88.2（GLM-5.2 为 81.0）、Terminal-Bench 3.0 得分 28.3（4.6）、FrontierSWE 得分 78.1（67.5）、DeepSWE v1.1 得分 66.9（46.2）、SWE-Marathon v1.1 得分 42.5（19.4）、PostTrainBench 得分 39.8（31.7）、Agents’ Last Exam 得分 28.5（23.8）、HLE（带工具）62.5（54.7）、CyberGym 84.5%（当前领先）以及 ExploitBench 54.4%（24.4%）。完整对比表见上方。
取决于任务。GLM-5.3 在 CyberGym 上以 84.5% 超过所有对比模型取得当前领先；Z.ai Code Bench High 档以约一半的 token 用量超过 Claude Opus 4.8（31.4 vs 29.5）；在漏洞利用类基准上的得分达到 GLM-5.2 的两倍以上。闭源模型 Mythos 5 在 ExploitBench / ExploitGym 上保持优势。
它们控制模型在每个任务上消耗多少计算资源。GLM-5.3 提供低、高、最高（low / high / max）三档思考力度且始终启用思考，默认为最高档。各档效率曲线为 GLM-5.2 报告值，供参考：约 63%（~35K 输出 token，低）、72%（~43K，高）和 74%（~83K，最高）。
是的。核心 GLM 模型权重采用 MIT 许可证，无地区限制，已发布在 HuggingFace 和 ModelScope。支持通过 transformers、vLLM、SGLang、xLLM 和 ktransformers 进行本地推理，您可以在自己的硬件上运行 GLM 模型。
IndexShare 让每四个稀疏注意力层共享一个轻量索引器，其 top-k 索引只计算一次然后复用。这消除了四分之三层中的索引器工作，在百万上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9 倍 — 这是让百万 token 窗口在服务层面可行的关键改变。
通过 OpenRouter 提供的免费开源大语言模型 — 不是 GLM-5.3，也不使用 GLM 权重。它的存在是为了让您在阅读已发布的 GLM 模型数据时可以即时测试实时模型。本站所有 GLM 基准数据均为模型作者报告的结果，而非在此处测量的结果。