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GLM · GLM / 智谱清言

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已发布模型: 28 款

最近报道 · 11月4日Revolut 约 2000 名工程师改用自托管 GLM 写代码

主力模型

GLM-5.3

榜单综合第 16 名（23 个参与排名） · 综合分 43.2 · 有成绩 8/8 项

官方价格（每百万 Token）：输入 $1.4 · 缓存命中 $0.26 · 输出 $4.4

GLM-5.3 各维度成绩与来源
维度	评测	原始分	标准分	本项名次	数据日期
综合智能	Epoch Capabilities Index (ECI) · Epoch AI	156.9 ECI	46	19 / 25	11月5日
编程	LMArena WebDev Arena · LMArena	1623 Elo	49	19 / 29	10月28日
数学	ProofBench · Epoch AI	49.0%	36	20 / 25	11月5日
科学推理	CritPt（前沿物理研究） · Epoch AI	19.1%	38	20 / 26	11月5日
智能体	APEX-Agents（Mercor） · Epoch AI	56.6%	46	14 / 24	11月5日
事实可靠性	SimpleQA Verified · Epoch AI	41.0%	35	17 / 19	11月5日
创意写作	LMArena 创意写作 · LMArena	1459 Elo	50	11 / 22	10月28日
指令遵循	LMArena 指令遵循 · LMArena	1481 Elo	51	10 / 22	10月28日

分数怎么算、数据从哪来 →

2026年8月20日最新
GLM-5.3-Flash
语言开源
来源 · z.ai
2026年8月14日
GLM-5.3
语言开源在榜 →
来源 · z.ai
2026年6月16日
GLM-5.2
语言开源
来源 · z.ai
2026年4月7日
GLM-5.1
语言开源
来源 · z.ai
2026年2月12日
GLM-5
语言开源
来源 · arxiv.org
2026年1月19日
GLM 4.7 Flash
语言开源
来源 · huggingface.co
2026年1月14日
GLM-Image
图像开源
来源 · scriptbyai.com
2025年12月22日
GLM-4.7
语言开源
来源 · z.ai
2025年12月10日
GLM-ASR
音频
来源 · scriptbyai.com
2025年12月8日
GLM-4.6V
语言开源
来源 · testingcatalog.com
2025年12月8日
GLM-4.6V-Flash
语言开源
来源 · testingcatalog.com
2025年9月30日
GLM-4.6
语言开源
来源 · z.ai
2025年8月15日
GLM-4.5V
语言开源
来源 · arxiv.org
2025年8月15日
GLM-4.1V-Thinking
语言开源
来源 · arxiv.org
2025年7月28日
GLM-4.5
语言开源
来源 · arxiv.org
2025年7月28日
GLM-4.5-Air
语言开源
来源 · arxiv.org
2025年4月14日
GLM-4-32B-0414
语言开源
来源 · huggingface.co
2025年4月1日
AutoGLM Rumination
语言
来源 · techinasia.com
2025年3月4日
CogView4
图像开源
来源 · datalearner.com
2024年10月8日
CogVideoX
视频开源
来源 · arxiv.org
2024年10月
GLM-4-Voice
音频开源
来源 · wikipedia.org
2024年8月29日
GLM-4-Plus
语言
来源 · bigmodel.cn
2024年6月18日
GLM-4V-9B
语言开源
来源 · arxiv.org
2024年5月20日
GLM-4-0520
语言
来源 · arxiv.org
2024年1月17日
GLM-4
语言
来源 · arxiv.org
2023年12月14日
CogAgent
语言开源
来源 · arxiv.org
2023年11月6日
CogVLM-17B
语言开源
来源 · arxiv.org
2023年10月27日
ChatGLM3-6B
语言开源
来源 · zhipuai.cn

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在 AI 编年史里和其他公司对照看 →数据来源 →

Revolut 约 2000 名工程师改用自托管 GLM 写代码

Revolut AI 运营负责人 David Abitbol 在 AI Engineer 大会上介绍，公司从 2026 年 4 月开始自托管开源模型，编码默认使用 GLM，Claude Code 和 Codex 作为例外保留
目前用 56 块 NVIDIA B200 为约 2000 名工程师部署 GLM-5.3，综合成本约每百万 token 0.30 美元，约为此前 Anthropic / OpenAI 账单的十分之一
Abitbol 称上线后编码时间改善约 60%、交付周期改善约 70%，但这一内部对比并不能把模型更换的影响单独区分出来

来源 · ai.engineer

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GLM-5.3

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