GLM 5.3

Для GLM-5.3 используйте Chat Completions API.

О модели

GLM-5.3 — модель Z.ai для сложной разработки ПО и агентных задач, которую Z.ai называет флагманской. Принимает и возвращает текст, контекст — 1 млн токенов.

База та же, что у GLM-5.2, улучшения получены только на этапе дообучения. По данным Z.ai, результат на её внутреннем наборе Z.ai Code Bench вырос примерно на 50 % по сравнению с GLM-5.2, а на Terminal-Bench 3.0 — с 4,6 до 28,3.

Рассуждения включены всегда, глубину задают уровни low, high и max. Поддерживает вызов функций, ответ в JSON, кэширование контекста и потоковый ответ.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	8₽
Выходные токены	400₽
Чтение из кэша	20₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст
Выход	Текст
Контекст	1 млн токенов
Максимальный ответ	131 072 токена
Рассуждения	Всегда включены, отключить нельзя
Уровень рассуждений по умолчанию	max
Параметры модели	355 млрд параметров, 32 млрд активных
Дата выхода	18 августа 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель	Вход	Контекст	Максимальный ответ	Параметры	Рассуждения
GLM-5.3 Flash	Текст, изображения, видео, файлы	1 млн токенов	131 072 токена	320 млрд, 18 млрд активных	Всегда включены, уровни low, high и max
GLM-5.3 (эта модель)	Текст	1 млн токенов	131 072 токена	355 млрд, 32 млрд активных	Всегда включены, уровни low, high и max
GLM-5.2	Текст	1 млн токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-5.1	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
Z.ai Code Bench	34,5 %	Закрытый внутренний набор Z.ai, уровень max, около 75 000 выходных токенов на задачу
Z.ai Code Bench	31,4 %	Закрытый внутренний набор Z.ai, уровень high, около 50 000 выходных токенов на задачу
Terminal-Bench 3.0	28,3	Условия не раскрыты
DeepSWE v1.1	66,9	Условия не раскрыты
Agents' Last Exam (CLI)	28,5	Условия не раскрыты
CyberGym	84,5	Исходный код открыт, поиск и проверка уязвимостей

API

Эндпоинт

http

POST https://api.akashilab.ru/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="glm-5.3",    reasoning_effort="high",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: glm-5.3.
messages	array	обязательный	История диалога. content — строка.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах, от 1 до 131 072.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
reasoning_effort	string	max	Уровень рассуждений. Отключить рассуждения нельзя. Значения: low, high, max.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).
tool_choice	string	auto	Вызывать ли функцию. Принимается только auto: решает модель.

Важно знать

Рассуждения отключить нельзя: thinking.type принимает только enabled. Если вы отключали рассуждения на GLM-5.2, перед переходом на GLM-5.3 установите enabled и reasoning_effort low, иначе запрос завершится ошибкой.
Z.ai рекомендует reasoning_effort max для кода и других сложных задач.
Параметр reasoning_effort принимает low, high и max. Без параметра используется max.
Параметр tool_choice принимает только auto.
Модель принимает только текст: блоки image_url для неё не поддерживаются.
Допустимые значения: temperature — от 0 до 1, top_p — от 0,01 до 1.