Benchmarks do GLM

Resultados oficiais de benchmarks dos modelos GLM: 17 testes de programação, cibersegurança e agentes, citados de relatórios públicos dos autores, comparáveis a Claude, GPT, Kimi e DeepSeek.

Benchmarks do GLM 5.3: longo prazo e segurança

Dados publicados pela documentação oficial da Zhipu e pelo avaliador independente Artificial Analysis. O glmmodel.cn apenas os reproduz.

Na frente
84.5%

CyberGym

Descoberta de vulnerabilidades em código-fonte

GLM-5.384.5
Mythos 583.8
GPT-5.6 Sol83.6
GLM-5.277.2
SOTA open source
34.5%

Z.ai Code Bench

Codificação agêntica: mais precisão com menos tokens

GLM-5.334.5
Opus 4.829.5
GLM-5.223.4
Aumento 6x
28.3

Terminal-Bench 3.0

Tarefas de agentes em terminal (GLM-5.2: 4,6)

GLM-5.328.3
GLM-5.24.6

O GLM-5.3 supera o GLM-5.2 no Terminal-Bench 3.0 (4,6→28,3), DeepSWE v1.1 (46,2→66,9) e Agents’ Last Exam (23,8→28,5), alcançando o SOTA open source; no ExploitBench mais que dobra o GLM-5.2 (54,4 %). O GLM-5.3-Flash pontua 57 no índice da Artificial Analysis (n.º 4 global), empatado com Claude Opus 4.8.

Índice AA (Artificial Analysis)Nº4 global
GLM-5.3-Flash57
Opus 4.857
Mediana29
DeepSWE v1.1+20.7
GLM-5.366.9
GLM-5.246.2
Agents' Last Exam+4.7
GLM-5.328.5
GLM-5.223.8
ExploitBenchx2.2
Mythos 578.0
GLM-5.354.4
GLM-5.224.4
ExploitGym 6hx3.3
Mythos 5247
GLM-5.3130
GLM-5.239
Z.ai Code Bench · High31.4
GLM-5.331.4
Opus 4.829.5
~40 % dos seus tokens
Auditoria de segurança em código real2 436
GLM-5.32 436
Risco médio/alto1 097
269 projetos

GLM-5.3 vs modelos comparados — benchmarks

Resultados de benchmark publicados para modelos GLM, cobrindo 17 avaliações de 8 modelos.

Resultados oficiais do GLM-5.3 publicados pela Z.ai (14/08/2026)
BenchmarkGLM-5.3GLM-5.2Kimi K3DeepSeek-V4-ProQwen3.8-MaxOpus 4.8Fable 5GPT-5.6 Sol
Codificação
Terminal-Bench 2.188.281.088.387.986.685.088.088.8
Terminal-Bench 3.028.34.617.4––21.133.734.6
DeepSWE v1.166.946.267.562.756.658.069.772.7
NL2Repo58.048.958.061.155.969.7––
ProgramBench (Almost Solved)19.09.517.5–10.515.533.023.0
FrontierSWE78.167.5–––66.588.2–
SWE-Marathon v1.142.519.448.1––48.833.142.5
PostTrainBench39.831.732.0––32.941.836.2
Cibersegurança
CyberGym84.577.280.083.378.578.183.883.6
ExploitGym 2h / 6h105 / 13029 / 3936 / 70–14 / 2680 / 120181 / 247216 / 293
ExploitBench54.424.432.2–28.840.078.076.5
Agentes
Toolathlon Verified73.059.976.574.172.576.274.774.9
AutomationBench v1.0.648.226.246.743.239.841.046.245.8
Agents' Last Exam (ALE-CLI)28.523.827.625.727.025.723.828.6
HLE w/ Tools62.554.759.860.056.257.963.964.5
GDPval-AA v217691508168215901739158817431730

Fonte: blog oficial da Z.ai (14/08/2026).