GLM 常見問題
關於 GLM 模型的常見問題解答：旗艦版本、上下文窗口、思考力度、基準成績、開源協議與使用方式。
GLM 模型常見問題
GLM 是一個開放權重的大語言模型家族，當前旗艦爲 GLM-5.3，同系列還發布了首個原生多模態模型 GLM-5.3-Flash。產品線從 GLM-4.5-Air 和 GLM-4.7，到 GLM-5、GLM-5-Turbo、GLM-5.1、GLM-5.2 以及現在的 GLM-5.3，還有語音和視覺變體。每款核心 GLM 模型均在 MIT 許可證下發布，權重完全開放。
GLM-5.3 與 GLM-5.2 一樣，將上限從 200K 提升到穩定的 100 萬 token，輸出 token 最多 128K。"穩定"是關鍵詞：模型在長編碼智能體軌跡上進行了訓練，因此質量在整個窗口中保持不變，而非在運行變複雜時退化。
GLM-5.3 的已發佈結果包括 Terminal-Bench 2.1 得分 88.2（GLM-5.2 爲 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（帶工具）62.5（54.7）、CyberGym 84.5%（當前領先）以及 ExploitBench 54.4%（24.4%）。完整對比表見上方。
取決於任務。GLM-5.3 在 CyberGym 上以 84.5% 超過所有對比模型取得當前領先；Z.ai Code Bench High 檔以約一半的 token 用量超過 Claude Opus 4.8（31.4 vs 29.5）；在漏洞利用類基準上的得分達到 GLM-5.2 的兩倍以上。閉源模型 Mythos 5 在 ExploitBench / ExploitGym 上保持優勢。
它們控制模型在每個任務上消耗多少計算資源。GLM-5.3 提供低、高、最高（low / high / max）三檔思考力度且始終啓用思考，默認爲最高檔。各檔效率曲線爲 GLM-5.2 報告值，供參考：約 63%（~35K 輸出 token，低）、72%（~43K，高）和 74%（~83K，最高）。
是的。核心 GLM 模型權重採用 MIT 許可證，無地區限制，已發佈在 HuggingFace 和 ModelScope。支持通過 transformers、vLLM、SGLang、xLLM 和 ktransformers 進行本地推理，您可以在自己的硬件上運行 GLM 模型。
IndexShare 讓每四個稀疏注意力層共享一個輕量索引器，其 top-k 索引只計算一次然後複用。這消除了四分之三層中的索引器工作，在百萬上下文下將每 token FLOPs 降低 2.9 倍 — 這是讓百萬 token 窗口在服務層面可行的關鍵改變。
通過 OpenRouter 提供的免費開源大語言模型 — 不是 GLM-5.3，也不使用 GLM 權重。它的存在是爲了讓您在閱讀已發佈的 GLM 模型數據時可以即時測試實時模型。本站所有 GLM 基準數據均爲模型作者報告的結果，而非在此處測量的結果。