Z.AI

GLM-5.3

RaisonnementPoids ouverts
Intelligence
23,1
Rang 204 sur 768 modèles mesurés
Vitesse de sortie
80,5 t/s
Rang 250 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
2,15 $
Rang 522 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
1,57 $
Rang 155 sur 218 modèles mesurés

GLM-5.3 (Low) obtient 23,1 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 204e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont DeepSeek V4 Pro 0813 (23,1), GPT-5 (23,0) et Qwen3.5 27B (22,9). À 2,15 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que GPT-5 (3,44 $), plus cher que DeepSeek V4 Pro 0813 (1,98 $) et Qwen3.5 27B (0,825 $). Avec 80,5 t/s en sortie, il est plus rapide que Qwen3.5 27B (75,2 t/s), aussi rapide que DeepSeek V4 Pro 0813 (77,1 t/s), plus lent que GPT-5 (106 t/s).

Indices Artificial Analysis
Faible
Intelligence23,1
Rang 204 sur 768 modèles mesurés
Niveaux de raisonnement
Chaque point est un niveau de raisonnement de ce modèle : plus de réflexion améliore souvent le score, mais coûte plus cher. Sélectionnez un point pour ouvrir ce niveau.
Intelligence Indexplus efficace ↗Coût par tâche
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité31,2
Rang 123 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations38,0
Rang 110 sur 241 modèles mesurés
Juridique27,7
Rang 136 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine31,0
Rang 102 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie28,3
Rang 134 sur 240 modèles mesurés
Économie29,9
Rang 161 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
HLE36,6 %
Rang 120 sur 681 modèles mesurés
SciCode42,0 %
Rang 177 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR72,7 %
Rang 202 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.034,8 %
Rang 41 sur 240 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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