GLM-5.3 contre GLM-5.3-Flash
GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai)) et GLM-5.3-Flash (Zhipu AI (Z.ai)) comparés point par point : performances mesurées, prix, contexte et capacités.
Données au 22 octobre 2026
Comparatif point par point
| Critère | GLM-5.3 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| Fabricant | Zhipu AI (Z.ai) | Zhipu AI (Z.ai) |
| Sortie | 14 août 2026 | 18 septembre 2026 |
| Indice de capacité | 78,8 / 100 | 71,9 / 100 |
| Prix en entrée | 1,2 $US | 0,30 $US |
| Prix en sortie | 4,18 $US | 1,05 $US |
| Coût d'une tâche type | 0,032 $US | 0,008 $US |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 tokens | 1 000 000 tokens |
| Réponse maximale | 131 072 tokens | 131 072 tokens |
| Mode raisonnement | Oui | Oui |
| Appel d'outils | Oui | Oui |
| Entrées acceptées | texte | texte, image, vidéo, PDF |
| Poids ouverts | Oui | Oui |
| Connaissances jusqu'à | Non communiqué | Non communiqué |
Deux modèles face à face
Ce comparatif oppose deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs : GLM-5.3 et GLM-5.3-Flash, tous deux conçus par Zhipu AI (Z.ai). Le premier date du 14 août 2026, le second du 18 septembre 2026.
Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.
Performances
Sur notre indice de capacité, GLM-5.3 obtient 78,8 sur 100 et GLM-5.3-Flash 71,9. GLM-5.3 prend l'avantage de 6,9 points.
Sur les 5 tests renseignés pour les deux, GLM-5.3 l'emporte 4 fois et GLM-5.3-Flash 1 fois :
- GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : GLM-5.3 90,9 %, GLM-5.3-Flash 90,2 %
- OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : GLM-5.3 91,1 %, GLM-5.3-Flash 93,9 %
- FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : GLM-5.3 68,8 %, GLM-5.3-Flash 55,8 %
- FrontierCode (tâches de programmation avancées) : GLM-5.3 40,1 %, GLM-5.3-Flash 31,8 %
- APEX-Agents (tâches professionnelles réalisées par un agent) : GLM-5.3 56,6 %, GLM-5.3-Flash 52,8 %
Lequel coûte le moins ?
GLM-5.3 coûte 1,2 $US par million de tokens en entrée et 4,18 $US en sortie ; GLM-5.3-Flash 0,30 $US et 1,05 $US.
Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,032 $US avec GLM-5.3 contre 0,008 $US avec GLM-5.3-Flash. GLM-5.3-Flash est 4 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 24,2 $US de différence.
Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.
Contexte et capacités
Les deux modèles ont la même fenêtre de contexte : 1 000 000 tokens, environ 1 500 pages.
Mode raisonnement : GLM-5.3 oui, GLM-5.3-Flash oui. Appel d'outils : GLM-5.3 oui, GLM-5.3-Flash oui. Lecture d'images : GLM-5.3 non, GLM-5.3-Flash oui.
Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.
En résumé
Notre lecture des données :
- Choisissez GLM-5.3 pour un meilleur indice de capacité.
- Choisissez GLM-5.3-Flash pour un coût plus bas et la lecture d'images.
Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.
Autres comparaisons
Questions fréquentes
GLM-5.3 ou GLM-5.3-Flash : lequel est le meilleur ?
Sur notre indice (données Epoch AI), GLM-5.3 obtient 78,8 et GLM-5.3-Flash 71,9 sur 100. Le meilleur choix dépend aussi du prix et de votre usage.
Lequel est le moins cher ?
GLM-5.3-Flash. Pour lire 20 000 tokens et en écrire 2 000, comptez 0,032 $US avec GLM-5.3 et 0,008 $US avec GLM-5.3-Flash (prix au 22 octobre 2026).
Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?
Aucun : les deux acceptent 1 000 000 tokens.
Peut-on installer GLM-5.3 ou GLM-5.3-Flash sur ses propres serveurs ?
Oui, les deux publient leurs poids. Vérifiez chaque licence avant un usage commercial.
Sources des données
- Models.dev — Données de modèles : models.dev (projet open source)
- OpenRouter — Prix de marché recoupés avec OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, « AI Benchmarking Hub », epoch.ai, CC BY 4.0
Données au 22 octobre 2026
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