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AIFIND / MODEL INTELLIGENCE

GLM-5.3 Flash

Z.ai · 公開日 2026-08-26

集計

総合スコア41.3
参考順位#41
証拠のカバー率75.0%
個別評価13

利用条件と料金

コンテキスト長
未確認 トークン
入力 / 出力
未確認 / 未確認
キャッシュ入力
未確認

料金は 100 万トークンあたりの原通貨。保存された出典に基づく参考情報です。価格記録の日付は 未確認。現在の料金を自動確認したものではありません。最新の料金は 公式料金 で確認してください。

コンテキスト仕様の確認: 未確認 · 仕様の出典。未確認の日時は取得日で補いません。

公開されたモデルの重み ↗

採用した評価と実行設定

総合評価と利用体験

LiveBench · 言語と指示総合比較の証拠65.1%

出典の既定設定 · 元の順位 62

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Language: 77.3% / IF: 52.8%

Language と IF を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash
Arena · 創作総合比較の証拠1,433.3

出典の既定設定 · 元の順位 69

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/10/02 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash

コーディング

DeepSWE v1.1総合比較の証拠63.4%

Max 推論 · mini-swe-agent · deepswe-v1.1:mini-swe-agent · 元の順位 30

全モデルに同じ管理されたシステムを使う出典です。固定の推論設定優先順位で選び、設定を保存して基礎モデルに帰属させます。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/22 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5-3-flash
LiveBench · コーディング総合比較の証拠67.9%

出典の既定設定 · 元の順位 22

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Coding: 79.0% / Agentic Coding: 56.8%

Coding と Agentic Coding を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash

推論

LiveBench · 推論と数学総合比較の証拠79.4%

出典の既定設定 · 元の順位 58

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Reasoning: 77.6% / Mathematics: 81.2%

Reasoning と Mathematics を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash
FrontierMath v2 · Tiers 1–3総合比較の証拠55.8%

Max 推論 · 元の順位 41

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/27 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash_max
FrontierMath v2 · Tier 4総合比較の証拠17.1%

Max 推論 · 元の順位 50

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/27 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash_max
Chess Puzzles総合比較の証拠14.0%

Max 推論 · 元の順位 113

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/27 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash_max
Mystery Game Puzzles総合比較の証拠8.0%

Max 推論 · 元の順位 113

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/28 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash_max

知識

GPQA Diamond総合比較の証拠90.2%

Max 推論 · 元の順位 44

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/27 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash_max

専門業務

APEX-Agents 1.1総合比較の証拠52.8%

Max 推論 · loop_truncated_tools_agent · apex-agents:v1.1:loop_truncated_tools_agent · 元の順位 24

全モデルに同じ管理されたシステムを使う出典です。固定の推論設定優先順位で選び、設定を保存して基礎モデルに帰属させます。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/08 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5-3-flash
Vals Finance Agent総合比較の証拠57.9%

Max 推論 · 元の順位 12

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/10/01 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
zai/glm-5.3-flash

画像理解

Arena Vision総合比較の証拠1,278.4

出典の既定設定 · 元の順位 30

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/10/02 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.3-flash

採用しない結果・未測定

欠測の分野: 中国語・多言語。公表誤差のない測定: 5 件。欠測を 0 点にせず、未公表の誤差を推測しません。

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