思考力度：低・高・最高
GLM モデルは低・高・最高の3段階の思考力度を提供し、タスクの複雑さに応じて計算資源を配分します。簡単な質問には即答、複雑なタスクには深い推論を。
思考の強度：低・高・最高
GLM モデルには複数の速度があります。強度設定により、必要な時だけ計算資源を割り当てます。GLM-5.3 は常に思考を有効化（low / high / max、デフォルト max）。各段階の効率値は GLM-5.2 の報告値で、参考です。
低
~63%
~35K 平均トークン
迅速な編集、テンプレートコード、一般的なリファクタリングなどの遅延が深さよりも重要なシーン。
最もよく使われる
高いい
~72%
~43K 平均トークン
大多数のエージェントプログラミングのデフォルト選択：約半分のトークン消費で最高いクラスの品質に近づけます。
最高い
~74%
~83K 平均トークン
困難な長期問題 — 必要な場合にのみ追加の計算リソースを割り当てます。
下表は Z.ai 公式発表の GLM-5.3 と比較モデルの成績です。GLM-5.3 は GLM-5.2 と同じ基盤を共有し、すべての向上はポストトレーニングによるものです。glmmodel.cn は結果を紹介するのみです。