GLM-5.3, uzun vadeli yazılım mühendisliği görevlerinin üstesinden gelebilir mi?

Evet. GLM-5.3, ajanların plan yapması, araçlar kullanması, sonuçları incelemesi, stratejileri revize etmesi ve çok aşamalı görevleri tamamlaması gereken uzun vadeli mühendislik ortamlarında özellikle sonradan eğitilmiştir.

GLM-5.3, kodlamada GLM-5.2'den ne kadar daha iyi?

Z.ai, uzun vadeli kodlama kıyaslamalarında kayda değer artışlar bildiriyor: Terminal-Bench 3.0, GLM-5.2 için 4.6'dan GLM-5.3 için 28.3'e yükselirken, DeepSWE v1.1 46.2'den 66.9'a yükseliyor.

GLM-5.3 API'si hangi akıl yürütme modlarını destekliyor?

GLM-5.3 üç düşünme çabası düzeyini destekler: düşük, yüksek ve maksimum. Bazı daha önceki yapılandırmalardan farklı olarak, düşünme devre dışı bırakılamaz.

GLM-5.3 açık kaynak mı yoksa açık ağırlık mı?

Z.ai, GLM-5.3'ü açık ağırlıklı bir model olarak duyurdu, ancak Z.ai ek güvenlik değerlendirmesi ve sağlamlaştırmayı tamamlarken ağırlıkların lansmandan yaklaşık iki hafta sonra yayımlanması planlanıyor.

GLM-5.3, kodlama açısından Claude Opus 4.8 ile nasıl karşılaştırılır?

GLM-5.3, uzun vadeli kodlama ve ajan kıyaslamalarında büyük kazanımlar elde ediyor ve güçlü bir açık ağırlık alternatifi olarak konumlandırılıyor, ancak Z.ai'nin bildirilen karşılaştırmaları, Claude Opus 4.8 gibi tescilli öncü modellerin bazı daha zor değerlendirmelerde hâlâ önde olduğunu gösteriyor.

GLM-5.3, siber güvenlik ve zafiyet araştırmasını destekliyor mu?

Evet. Z.ai, siber güvenlikte güçlü performans bildiriyor; buna CyberGym'de 84.5% ve ExploitBench'te 54.4% dahildir. Bu yetenekler çift amaçlıdır ve yalnızca yetkilendirilmiş, izole güvenlik ortamlarında kullanılmalıdır.

GLM-5.2'den GLM-5.3'e içsel olarak ne değişti?

GLM-5.3, yeni bir temel mimari sunmak yerine GLM-5.2 taban modelini korur. Z.ai, iyileştirmeleri ağırlıklı olarak daha büyük ve daha çeşitli bir profesyonel çalışma ortamları kümesi genelinde ölçekli sonradan eğitime atfediyor.

Zhipu AI

Kullanılabilir

glm-5.3

GLM 5.3 API

GLM-5.3 is a next-generation open-source large language model optimized for complex coding, long-horizon tasks, and cybersecurity scenarios. It delivers significantly improved coding capabilities and agent performance compared with GLM-5.2.

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

GLM 5.3 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

GLM 5.3 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GLM-5.3'ün Teknik Özellikleri

Özellik	GLM-5.3
Geliştirici	Z.ai / Zhipu AI
Yayın	August 14, 2026
Model türü	Amiral gemisi temel model
Girdi	Metin
Çıktı	Metin
Bağlam penceresi	1,000,000 tokens
Maksimum çıktı	128,000 tokens
Düşünme	Birden çok mod
Akış	Evet
Fonksiyon çağırma	Evet
Yapılandırılmış çıktı	Evet
Bağlam önbellekleme	Evet
MCP	Evet
Birincil kullanım alanları	Kodlama, ajanlar, mühendislik, siber güvenlik

Z.ai'nin herkese açık model depoları hâlâ belirgin biçimde GLM-5.2'yi gösteriyor, indirilebilir bir GLM-5.3 artefaktı yerine; bu nedenle henüz yayımlanmamış özellikler açıkça doğrulanmamış olarak işaretli kalmalıdır.

GLM-5.3 Nedir?

GLM-5.3, Z.ai'nin GLM ailesinin en son neslidir ve karmaşık güvenlik ve mühendislik görevlerini özerk olarak yerine getirebilen yapay zekâ sistemlerine doğru bir değişimi temsil eder.

Duyuru özellikle dikkat çekici, çünkü siber güvenlik yalnızca bir başka kıyas kategorisi olarak sunulmuyor. Z.ai, GLM-5.3'ü yazılım zafiyetlerini keşfedebilen ve saldırı geliştirme iş akışlarına katılabilen bir yapay zekâ sistemi olarak sergiliyor.

Reuters, Z.ai'nin güvenlik değerlendirmelerini tamamladıktan sonra modeli herkese açık olarak yayımlamayı planladığını, daha gelişmiş yeteneklerin ise başlangıçta bir güvenilir erişim mekanizması aracılığıyla kısıtlanacağını bildiriyor.

Bu, GLM-5.2'ye kıyasla vurguda önemli bir değişimdir.

GLM-5.2 öncelikle uzun vadeli yazılım mühendisliği ve ajan odaklı kodlama etrafında konumlandırılmıştı. Z.ai'nin Haziran araştırma sayfası GLM-5.2'yi "Uzun Vadeli Görevler İçin Tasarlandı" olarak tanımlıyor.

GLM-5.3 bu ajan temelli felsefeyi çok daha hassas bir alana taşıyor:

yazılım mühendisliği → zafiyet keşfi → siber savunma → kontrollü ofansif güvenlik

GLM-5.3'ün Başlıca Özellikleri Nelerdir?

Siber Güvenlik Odaklı Akıl Yürütme

Manşet niteliğindeki yetenek siber güvenliktir.

GLM-5.3 şu sonuca ulaştı:

CyberGym'de %84.5

CyberGym, bir yapay zekâ sisteminin yazılım zafiyetlerini belirleme yeteneğini değerlendirir. Sonuç, Mythos 5'in bildirilen %83.8 değerini az da olsa aşmaktadır.

Bu önemlidir çünkü siber güvenlik, yalnızca söz dizimsel olarak doğru kod üretmekten fazlasını gerektirir.

Yetkin bir güvenlik ajanının şunları yapabilmesi gerekir:

Yabancı kodu anlamak.
Saldırı yüzeylerini belirlemek.
Zafiyetlere dair hipotezler kurmak.
Veri ve kontrol akışını izlemek.
Hipotezi doğrulamak.
Uygun bir kavram kanıtı geliştirmek.
Zafiyetin gerçekten sömürülebilir olup olmadığını belirlemek.

GLM-5.3'ün CyberGym puanı, bu zincirin ilk kısmında anlamlı bir ilerlemeye işaret ediyor.

Güçlü Zafiyet Keşfi

%84.5 CyberGym puanı muhtemelen en etkileyici ilk sonuçtur.

Bu, GLM-5.3'ü zafiyet tanımlamada Mythos 5'in biraz önüne koyuyor:

Model	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

Marj yalnızca 0.7 yüzde puanı, dolayısıyla GLM-5.3'ü kesin biçimde üstün olarak nitelendirmek yanıltıcı olur.

Daha ilginç nokta ise Z.ai'den açık ağırlıklı bir modelin, yüksek ölçüde kısıtlı bir siber güvenlik sistemiyle aynı performans mahallesine girmekte olmasıdır.

Sömürü (exploit) Geliştirme Hâlâ Bir Zayıflık

GLM-5.3 her siber güvenlik görevinde üstünlük sağlamıyor.

ExploitBench üzerinde:

Model	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

Bu 23.6 puanlık bir farktır.

Bu önemli bir ayrımı ortaya koyuyor:

Bir zafiyeti bulmak, onu güvenilir biçimde sömürmekle aynı şey değildir.

GLM-5.3, zayıflıkları belirlemede oldukça yetenekli görünse de, ilk sonuçlar bu bulguları güvenilir exploit geliştirmeye dönüştürmenin hâlâ kayda değer ölçüde zor olduğunu göstermektedir.

Kurumsal güvenlik ekipleri için bu, modeli basitçe bir ofansif otomasyon motoru olmaktan ziyade bir savunma amaçlı zafiyet analiz asistanı olarak ilginç kılar.

GLM-5.3 ve GLM-5.2

GLM-5.2 en faydalı doğrulanmış taban çizgisini sağlar.

Özellik	GLM-5.2	GLM-5.3
Durum	Yayınlandı	Duyuruldu
Birincil konumlandırma	Uzun vadeli ajanlar	Siber güvenlik + ajanlar
Kodlama	Mükemmel	Güçlü kalması bekleniyor
Siber güvenlik	Güçlü potansiyel	Açık amiral gemisi odağı
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Bağlam	1M	Doğrulanmadı
Parametreler	~753B	Doğrulanmadı
Lisans	MIT	Açık ağırlık duyuruldu
API fiyatlandırması	Yayınlandı	Henüz yayımlanmadı
Açık ağırlıklar	Mevcut	Planlandı

GLM-5.2'nin doğrulanmış mimarisi yaklaşık 753B parametre olup, halka açık model kataloğu hâlâ 753B modeli ve FP8 sürümünü listeliyor.

GLM-5.2 ayrıca, Z.ai'nin model değerlendirme materyallerine dayanan üçüncü taraf raporlamalara göre, Terminal-Bench 2.1'de 81.0 ve SWE-bench Pro'da 62.1 elde etti.

Ancak bu sayıların GLM-5.2 kıyasları olarak kalması, GLM-5.3'e atfedilmemesi gerekir.

GLM-5.3 ve Mythos 5

Bu, şu anda en anlamlı kıyas karşılaştırmasıdır.

Benchmark	GLM-5.3	Mythos 5	Fark
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

Sonuç, nüanslı bir çıkarım ortaya koyuyor.

Zafiyet tanımlamada GLM-5.3 önde.

Ancak:

Exploit geliştirmede Mythos 5 belirgin biçimde daha güçlü olmaya devam ediyor.

Dolayısıyla, "GLM-5.3, Mythos 5'i yener" demek mevcut verilerin hatalı bir yorumlanması olur.

Daha iyi bir tanım:

GLM-5.3, zafiyet keşfinde Mythos 5 düzeyi performansa ulaşırken exploit geliştirmede geride kalıyor.

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

GLM 5.3 için Fiyatlandırma

GLM 5.3 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. GLM 5.3'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Giriş:$1.12/M Çıktı:$3.528/M	Giriş:$1.4/M Çıktı:$4.41/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 için örnek kod ve API

GLM 5.3 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde GLM 5.3'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: Zhipu AI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GLM 5.3 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash delivers substantial improvements across software engineering, knowledge work, and web development workflows — with an introductory price of half the original 3.6 Flash cost per million tokens.

Modeli görüntüle

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

The deepseek-v4-flash-vision-exp model accepts images alongside text, so you can ask the model to describe pictures, read text from screenshots, analyze charts, and more.Supported image formats: JPEG, PNG, GIF, and WebP. The format is detected from the actual file content, not from the file name or the declared MIME type.

Modeli görüntüle

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding, and long-horizon agent workflows, with strong performance across knowledge, math, and software engineering benchmarks.

Modeli görüntüle

xAI

Grok 4.6

The flagship model for code and everything else: agentic tool calling, minimal hallucinations, configurable reasoning.

Modeli görüntüle

Anthropic

Claude Fable 5

Access to Claude Fable 5 has been restored. It brings 5th-generation intelligence to your most ambitious coding and professional work.

Modeli görüntüle

Anthropic

Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 API is live on CometAPI at $1.6 per million input tokens and $8 per million output tokens, 20 percent below Anthropic list price. One key gives you Claude Sonnet 5 plus 500+ models from OpenAI, Google, and ByteDance under all in one pricing and a single invoice. No seat fees. No monthly minimum. Pay only for what you use. Start free and make your first call in under five minutes.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

Zhipu AI

Kullanılabilir

glm-5.3

GLM 5.3 API

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

GLM 5.3 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

GLM 5.3 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GLM-5.3'ün Teknik Özellikleri

Özellik	GLM-5.3
Geliştirici	Z.ai / Zhipu AI
Yayın	August 14, 2026
Model türü	Amiral gemisi temel model
Girdi	Metin
Çıktı	Metin
Bağlam penceresi	1,000,000 tokens
Maksimum çıktı	128,000 tokens
Düşünme	Birden çok mod
Akış	Evet
Fonksiyon çağırma	Evet
Yapılandırılmış çıktı	Evet
Bağlam önbellekleme	Evet
MCP	Evet
Birincil kullanım alanları	Kodlama, ajanlar, mühendislik, siber güvenlik

GLM-5.3 Nedir?

GLM-5.3, Z.ai'nin GLM ailesinin en son neslidir ve karmaşık güvenlik ve mühendislik görevlerini özerk olarak yerine getirebilen yapay zekâ sistemlerine doğru bir değişimi temsil eder.

Bu, GLM-5.2'ye kıyasla vurguda önemli bir değişimdir.

GLM-5.3 bu ajan temelli felsefeyi çok daha hassas bir alana taşıyor:

yazılım mühendisliği → zafiyet keşfi → siber savunma → kontrollü ofansif güvenlik

GLM-5.3'ün Başlıca Özellikleri Nelerdir?

Siber Güvenlik Odaklı Akıl Yürütme

Manşet niteliğindeki yetenek siber güvenliktir.

GLM-5.3 şu sonuca ulaştı:

CyberGym'de %84.5

CyberGym, bir yapay zekâ sisteminin yazılım zafiyetlerini belirleme yeteneğini değerlendirir. Sonuç, Mythos 5'in bildirilen %83.8 değerini az da olsa aşmaktadır.

Bu önemlidir çünkü siber güvenlik, yalnızca söz dizimsel olarak doğru kod üretmekten fazlasını gerektirir.

Yetkin bir güvenlik ajanının şunları yapabilmesi gerekir:

Yabancı kodu anlamak.
Saldırı yüzeylerini belirlemek.
Zafiyetlere dair hipotezler kurmak.
Veri ve kontrol akışını izlemek.
Hipotezi doğrulamak.
Uygun bir kavram kanıtı geliştirmek.
Zafiyetin gerçekten sömürülebilir olup olmadığını belirlemek.

GLM-5.3'ün CyberGym puanı, bu zincirin ilk kısmında anlamlı bir ilerlemeye işaret ediyor.

Güçlü Zafiyet Keşfi

%84.5 CyberGym puanı muhtemelen en etkileyici ilk sonuçtur.

Bu, GLM-5.3'ü zafiyet tanımlamada Mythos 5'in biraz önüne koyuyor:

Model	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

Marj yalnızca 0.7 yüzde puanı, dolayısıyla GLM-5.3'ü kesin biçimde üstün olarak nitelendirmek yanıltıcı olur.

Daha ilginç nokta ise Z.ai'den açık ağırlıklı bir modelin, yüksek ölçüde kısıtlı bir siber güvenlik sistemiyle aynı performans mahallesine girmekte olmasıdır.

Sömürü (exploit) Geliştirme Hâlâ Bir Zayıflık

GLM-5.3 her siber güvenlik görevinde üstünlük sağlamıyor.

ExploitBench üzerinde:

Model	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

Bu 23.6 puanlık bir farktır.

Bu önemli bir ayrımı ortaya koyuyor:

Bir zafiyeti bulmak, onu güvenilir biçimde sömürmekle aynı şey değildir.

Kurumsal güvenlik ekipleri için bu, modeli basitçe bir ofansif otomasyon motoru olmaktan ziyade bir savunma amaçlı zafiyet analiz asistanı olarak ilginç kılar.

GLM-5.3 ve GLM-5.2

GLM-5.2 en faydalı doğrulanmış taban çizgisini sağlar.

Özellik	GLM-5.2	GLM-5.3
Durum	Yayınlandı	Duyuruldu
Birincil konumlandırma	Uzun vadeli ajanlar	Siber güvenlik + ajanlar
Kodlama	Mükemmel	Güçlü kalması bekleniyor
Siber güvenlik	Güçlü potansiyel	Açık amiral gemisi odağı
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
Bağlam	1M	Doğrulanmadı
Parametreler	~753B	Doğrulanmadı
Lisans	MIT	Açık ağırlık duyuruldu
API fiyatlandırması	Yayınlandı	Henüz yayımlanmadı
Açık ağırlıklar	Mevcut	Planlandı

GLM-5.2'nin doğrulanmış mimarisi yaklaşık 753B parametre olup, halka açık model kataloğu hâlâ 753B modeli ve FP8 sürümünü listeliyor.

GLM-5.2 ayrıca, Z.ai'nin model değerlendirme materyallerine dayanan üçüncü taraf raporlamalara göre, Terminal-Bench 2.1'de 81.0 ve SWE-bench Pro'da 62.1 elde etti.

Ancak bu sayıların GLM-5.2 kıyasları olarak kalması, GLM-5.3'e atfedilmemesi gerekir.

GLM-5.3 ve Mythos 5

Bu, şu anda en anlamlı kıyas karşılaştırmasıdır.

Benchmark	GLM-5.3	Mythos 5	Fark
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

Sonuç, nüanslı bir çıkarım ortaya koyuyor.

Zafiyet tanımlamada GLM-5.3 önde.

Ancak:

Exploit geliştirmede Mythos 5 belirgin biçimde daha güçlü olmaya devam ediyor.

Dolayısıyla, "GLM-5.3, Mythos 5'i yener" demek mevcut verilerin hatalı bir yorumlanması olur.

Daha iyi bir tanım:

GLM-5.3, zafiyet keşfinde Mythos 5 düzeyi performansa ulaşırken exploit geliştirmede geride kalıyor.

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

—

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

GLM 5.3 için Fiyatlandırma

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Giriş:$1.12/M Çıktı:$3.528/M	Giriş:$1.4/M Çıktı:$4.41/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

GLM 5.3 için örnek kod ve API

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: Zhipu AI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GLM 5.3 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

DeepSeek-V4-Flash-Vision

The flagship model for code and everything else: agentic tool calling, minimal hallucinations, configurable reasoning.

Modeli görüntüle

Anthropic

Claude Fable 5

Access to Claude Fable 5 has been restored. It brings 5th-generation intelligence to your most ambitious coding and professional work.

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Keşfetmeye devam edin