GLM-5.3
Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas.
Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas.
Descripción general en inglés sencillo
GLM-5.3 es un modelo abierto grande diseñado para razonamiento y codificación a largo plazo. Se puede descargar y servir directamente, o acceder a él desde proveedores alojados que agregan sus propios límites de contexto, configuraciones de razonamiento, interfaces de herramientas y precios de tokens.
Esa flexibilidad es su principal atractivo: un equipo puede comenzar a través de OpenRouter o QwenCloud y luego pasar a una infraestructura controlada. También complica las comparaciones porque el mismo nombre de modelo puede ubicarse detrás de pilas de servicio muy diferentes.
Comparación de categorías
Estas son especificaciones publicadas por el proveedor, no puntuaciones de referencia Cody. Siga las fuentes vinculadas para conocer los límites actuales y las excepciones específicas de los terminales.
Precios y comparaciones
Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.
Ejemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas y 500 para el resumen. La longitud varía; ajusta los valores.
Una ejecución envía tu entrada al modelo una vez y recibe una respuesta. Los tokens son fragmentos de texto: la entrada es lo que envías y la salida es la respuesta que recibes.
GLM-5.3
Z.ai
Total estimado (USD)
Para el uso indicado · USD · Precio de API, no de suscripción
Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.
Acceso a API y proveedores
Disponibilidad
Los pesos abiertos están disponibles en Z.ai, con acceso alojado a través de QwenCloud, OpenRouter y otros proveedores de inferencia.
El autohospedaje le da al operador control de ubicación. Las regiones alojadas y el acceso a los países dependen del proveedor seleccionado.
Consultar disponibilidad en vivoDatos y entrenamiento
Los pesos autohospedados mantienen indicaciones dentro de la infraestructura que usted controla. QwenCloud dice que no retiene entradas ni salidas de API para capacitación; OpenRouter y otros proveedores aplican sus propias políticas de ruta.
Esta es una lectura concisa del material del proveedor citado, no un asesoramiento legal. Una puerta de enlace de terceros puede tener términos de almacenamiento, enrutamiento, capacitación y residencia diferentes a los de la API directa del fabricante del modelo.
Lea la política del proveedor.Preguntas frecuentes
Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas. GLM-5.3 es un modelo abierto grande diseñado para razonamiento y codificación a largo plazo. Se puede descargar y servir directamente, o acceder a él desde proveedores alojados que agregan sus propios límites de contexto, configuraciones de razonamiento, interfaces de herramientas y precios de tokens.
GLM-5.3 se lanzó en 18 de agosto de 2026 según los materiales del proveedor citados.
Los pesos abiertos están disponibles en Z.ai, con acceso alojado a través de QwenCloud, OpenRouter y otros proveedores de inferencia. Las rutas de acceso enumeradas en esta guía son Hugging Face, QwenCloud y OpenRouter.
Desde $1,15 de entrada · $3,50 de salida / 1 millón de tokens en OpenRouter. Los precios y proveedores de OpenRouter pueden cambiar. Los pesos abiertos trasladan el costo al hardware y a la pila de servicio; QwenCloud tiene su propia tarifa de mercado.
Los pesos abiertos están disponibles en Z.ai, con acceso alojado a través de QwenCloud, OpenRouter y otros proveedores de inferencia. El autohospedaje le da al operador control de ubicación. Las regiones alojadas y el acceso a los países dependen del proveedor seleccionado.
Los pesos autohospedados mantienen indicaciones dentro de la infraestructura que usted controla. QwenCloud dice que no retiene entradas ni salidas de API para capacitación; OpenRouter y otros proveedores aplican sus propias políticas de ruta. La política pertenece a la ruta del proveedor y a los términos de la cuenta, así que verifíquela nuevamente antes de usarla en producción.
USD por millón de tokens para las API indicadas con contexto estándar. Las tarifas de caché y contexto largo pueden variar. Se omiten modelos sin precios revisados compatibles; menor coste no significa mejor calidad.
Mistral AI
OpenAI
OpenAI
Anthropic
Mistral AI
OpenAI
OpenAI
Anthropic
Comparaciones relacionadas
El modelo más capaz de OpenAI para trabajos difíciles de un extremo a otro, que combina el razonamiento de frontera con una ventana de contexto de un millón de tokens y un amplio conjunto de herramientas de agente.
Abrir comparación completaEl modelo general insignia de OpenAI para codificación, análisis y trabajo profesional difíciles, con una ventana de contexto muy grande y un amplio conjunto de herramientas nativas.
Abrir comparación completaEl modelo de frontera de Anthropic para trabajos de codificación y agencia ambiciosos y de larga duración, con una visión sólida y disponibilidad en el mercado empresarial.
Abrir comparación completaEl modelo multimodal estable y de alta eficiencia de Google para agentes, trabajo de software y grandes entradas de medios mixtos a un precio introductorio de nivel Flash.
Abrir comparación completaEl modelo fronterizo de texto e imagen de SpaceXAI para codificación, tareas de agencia y trabajo de conocimiento, con herramientas directas web, X y de código.
Abrir comparación completaUn modelo especializado de Grok que envía varios agentes de IA a investigar una pregunta difícil en paralelo y luego combina su trabajo en una respuesta investigada.
Abrir comparación completaEl gran modelo de pesos abiertos de Thinking Machines Lab para flujos de trabajo de razonamiento, codificación, herramientas, visión y audio personalizables.
Abrir comparación completaEl modelo de frontera de peso abierto de Mistral para flujos de trabajo multimodales, de codificación, de razonamiento y de agentes exigentes, con una ventana de contexto de 256K.
Abrir comparación completaEl modelo abierto de menor costo de Mistral que combina el seguimiento de instrucciones normales, el razonamiento, la codificación, la visión y las herramientas del agente en un solo punto final.
Abrir comparación completaModelo Qwen de frontera de Alibaba para razonamiento, codificación, herramientas y comprensión de texto, imágenes y videos de contexto prolongado.
Abrir comparación completaModelo multimodal de un millón de tokens de MiniMax para codificación, agentes, uso de computadoras y proyectos largos a un precio API directo bajo.
Abrir comparación completaModelo multimodal de frontera de Moonshot AI para codificación de millones de tokens, razonamiento, trabajo de conocimiento y agentes basados en herramientas.
Abrir comparación completaEl modelo de razonamiento abierto y compacto de TII para tareas de texto, contextos extensos y flujos de trabajo de llamada de funciones autohospedados.
Abrir comparación completaModelo de instrucción abierta 34B de TII para texto multilingüe, codificación y aplicaciones autohospedadas controladas.
Abrir comparación completaEl último modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración, codificación, herramientas y colaboración compleja de usuarios.
Abrir comparación completaModelo de lenguaje de difusión centrado en agentes Celeris para razonamiento rápido, bucles de herramientas, acciones estructuradas e integración compatible con OpenAI.
Abrir comparación completaEl modelo de razonamiento Nemotron 3 más grande de NVIDIA para agentes complejos, codificación, planificación, herramientas, RAG y análisis de millones de tokens.
Abrir comparación completaEl modelo compacto de combinación de expertos 30B de NVIDIA para agentes especializados eficientes y flujos de trabajo de texto de gran volumen.
Abrir comparación completaEl eficiente modelo multimodal de millones de contextos de Alibaba para agentes rápidos, codificación, trabajo de documentos, visión, comprensión de videos y uso de herramientas.
Abrir comparación completaEl modelo de texto insignia de un millón de contextos de DeepSeek para razonamiento difícil, codificación, agentes de larga duración, herramientas y resultados muy grandes.
Abrir comparación completaEl modelo V4 de menor costo de DeepSeek para razonamiento, codificación, agentes y cargas de trabajo de texto de millones de tokens de gran volumen.
Abrir comparación completa