中國 AI 企業 Z.ai 於香港時間 2026 年 8 月 29 日凌晨，將旗下 AI 模型 GLM-5.3 正式開源，兌現早前「完成安全評估後即開源」的承諾。第三方評測機構 Artificial Analysis 數據顯示，GLM-5.3 部分效能已超越 Claude Opus 4.8，亦可媲美 Claude Fable 5 及 GPT-5.6 Sol。
網址：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3
開源如期兌現
Z.ai 早於 2026 年 8 月 14 日已透過訂閱服務及 API 提供 GLM-5.3，當時已表明會在完成安全強化及評估後開放模型權重供公眾下載。踏入 8 月 29 日，模型正式在 Hugging Face 及 ModelScope 上架，任何人都可以免費下載使用。
授權條款方面，Z.ai 訂立「GLM-5.3 License」，規定使用者年度收入超過 100 億美元（約港幣 780 億元）時，須先通過 Z.ai 安全審查方可繼續使用。GLM-5.3 屬於 MoE（混合專家）架構模型，總參數量達 7,440 億、啟動參數 400 億，運算需要數據中心級 AI 基建才能承擔。
評測數據全面睇
根據 Artificial Analysis 獨立評測，GLM-5.3 在綜合智能評分 Artificial Analysis Intelligence Index 中取得 60 分，與 Kimi K3 打平，較上一代 GLM-5.2 大幅提升 7 分，僅次於現時排名首位、得 63 分的 Claude Opus 5，同時超越得分 53 的 DeepSeek V4 Pro。
代理能力方面，GLM-5.3 在 Artificial Analysis Agentic Index 取得 59 分，表現優於 GPT-5.6 Sol 及 Grok 4.6。而在編碼能力測試 Z.ai Code Bench 中，GLM-5.3 較前代 GLM-5.2 提升 50%，「Max effort」模式下僅用約 7.5 萬 token 便達到 34.5% 準確率，較 GLM-5.2 用 9.6 萬 token 才達到 23.4% 更具效率。值得留意的是，GLM-5.3 在網絡安全測試 CyberGym 及 ExploitBench 表現同樣突出，後者得分為 GLM-5.2 兩倍以上，反映 Z.ai 在後訓練階段強化網絡防禦能力的策略。
家用裝置亦可跑動
雖然 GLM-5.3 原生需要企業級硬件運行，但社群開發者 Unsloth 已推出量化版本，大幅降低硬件門檻。根據 Unsloth 官方指引，UD-IQ2_M 版本只需一部配備 256GB 統一記憶體的 Mac，或者配備 24GB VRAM 加 256GB RAM 的個人電腦，便可在本機執行。這對期望自行部署大型語言模型、又不想依賴雲端服務的開發者而言，是相當實用的選擇。
同系輕量版早著先鞭
除了旗艦版本，Z.ai 早於 8 月 26 日已率先開源規模較小的 GLM-5.3-Flash，總參數 3,200 億、啟動參數僅 180 億，採用 MIT 授權，任何人皆可免費作商業用途。GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首款原生多模態模型，可同時處理文字及圖像，並支援高達 100 萬 token 的上下文長度。
該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 取得 57 分，僅比旗艦版 GLM-5.3 少 3 分，卻與 Claude Opus 4.8 打平，收費僅為對手約四十分之一。API 定價方面，GLM-5.3-Flash 每百萬輸入 token 收費 0.15 美元（約港幣 HK$1.17），輸出 token 則收費 0.50 美元（約港幣 HK$3.90）。消息公佈後，母公司智譜股價單日急升 9%。
資料來源：X
