GLM 5.3 の実力と使い方：ベンチマーク、API提供状況、重み公開の時期（2026）

GLM 5.3 は 2026年8月14日にリリースされましたが、翌日になっても単体APIは「近日公開」のままで、一次提供の経路は GLM Coding Plan だけです。 モデルは GLM 5.2 のベースをそのまま使っており、性能向上はすべてポストトレーニングによるもの。重みはおよそ2週間後に公開すると予告されています。

リリース：     2026-08-14（Z.ai リリースノート）
ベースモデル： GLM 5.2 と同一、向上はすべてポストトレーニング
仕様：         1M コンテキスト、最大出力 128K（Z.ai モデルページ）
オープン重み： 未公開、Z.ai は約2週間後と説明
コーディング： Terminal Bench 3.0 が 4.6 から 28.3、オープンソース SOTA
破壊的変更：   thinking.type "disabled" 廃止、reasoning_effort は low/high/max
現在の窓口：   GLM Coding Plan、ZCode、Claude Code / Cline / OpenCode
単体API：      「近日公開」、日付の告知なし
未掲載：       OpenRouter、各種ゲートウェイのカタログ、HuggingFace
スナップショット： 2026-08-15

GLM 5.3 とは？

新しいモデルファミリーではなく、GLM 5.2 のポストトレーニング版です。 Z.ai はGLM-5.3 リリースノートの第1段落でそう述べています。モデルは「GLM-5.2 と同じベースモデルを使用」しており、「すべての向上はポストトレーニングから生まれた」とのことです。

• ベースの重みは z-ai/glm-5.2 と同一で、その上に1か月分の追加 RL を積んでいる
• 学習に使ったのは合成された長期タスク環境で、熟練エンジニアでも数日かかる規模のものも含まれる
• 狙いはエージェント型のコーディング。ターミナル操作、リポジトリ規模の作業、多段のツール呼び出し
• リリースノートにはセキュリティ研究に関する長い節もありますが、本記事の範囲外です。関心があれば原文をどうぞ

r/LocalLLaMA のリリーススレッドは数時間で800票を超え、賛成率は 0.99。上位の返信が食いついていたのは一点で、743B クラスのモデルがはるかに大きい相手と渡り合っている、という話でした。ただしこのパラメータ数はコミュニティの推算であって公表仕様ではないため、事実としては扱いません。

GLM 5.3 はいつリリースされた？

2026年8月14日で、同日中に GLM Coding Plan の全サブスクライバーへ届きました。

ロールアウトの進み方はそろっていないので、探しに行く前にこの表を見てください。

モデルページは告知の翌日に出てきました。ローンチとしては普通の形で、初日はリリースノートを一次情報として扱い、ドキュメントは後から追いつくものと考えるのが現実的です。まだ追いついていないのは、トークン単価で課金したい人にとって一番重要な部分のほうです。

GLM 5.3 はオープンソース？

まだです。Z.ai は「安全性評価とハードニングが完了したら」、リリースからおよそ2週間後に重みを公開すると約束しています。

これは鵜呑みにせず実際に確認しました。HuggingFace のリポジトリ zai-org/GLM-5.3 はすでに存在し、API では 401 が返ります。一方 zai-org/GLM-5.2 は 200 です。404 ではなく 401 ということは、リポジトリが作成済みでゲートされている状態であり、存在しないわけではありません。漠然とした意向というより日程の決まった公開に近い挙動ですが、2週間先の約束はやはり約束です。

待ち時間の目安になる前例があります。Simon Willison は 2026年6月17日にこう書いています。「中国の AI ラボ Z.ai は6月13日に GLM-5.2 をコーディングプランの購読者へ提供し、その翌日（6月16日）に MIT ライセンスで完全なオープン重みを公開した。」前回は3日、今回の告知は2週間です。ライセンスも注視する価値があります。5.2 は MIT でしたが、5.3 が何になるかを Z.ai はまだ述べていません。

今週中に実際にダウンロードできる重みが必要なら、選択肢は GLM 5.2 のままです。GLM 5.2 ローカル実行ガイドで GGUF 量子化の各段階に必要なリソースを、セルフホストのハードウェアとコストで vLLM の実測値を扱っています。5.3 は 5.2 とベースを共有するため、メモリフットプリントも配信形態もほぼそのまま引き継げるはずです。ポストトレーニングのみのリリースで唯一ありがたいのがこの点で、キャパシティ計画をやり直さずに済みます。

GLM 5.3 の料金は？

Z.ai はまだ GLM 5.3 のトークン単価を公表しておらず、その単価が適用されるはずの単体APIも開いていません。 開発者ドキュメントの価格表は、このスナップショット時点でも GLM 5.2 で止まっています。

今日の時点で文書化されているのは次の内容です。

この表から3つのことが言えます。どの経路にも無料枠がないので、最も安い入口はトライアルキーではなく Coding Plan の購読になります。オフピークは週20時間のピーク枠を外した全時間帯（週末を含む）に適用されるため、夜間にスケジュールしたバッチは交渉なしで最初から半額です。そして 5.3 の行が現れるまでは、GLM 5.3 のトークン単価を提示してくる相手は 5.2 から推定しているだけです。

GLM 5.3 のコンテキストウィンドウは？

1Mトークン、最大出力は文書化された128Kです。 Z.ai の GLM-5.3 モデルページが両方を掲載しており、智譜の中国語ドキュメントも同じ組み合わせを載せています。

ただし Z.ai 自身の評価はその上限いっぱいで走らせたわけではありません。モデルが実際にどこまで負荷をかけられたかを知るうえで有用な情報です。

100万をフルに使うつもりだったなら、この差は見ておく価値があります。1M はモデルが受け付ける値であり、400K は Z.ai が自社の看板コーディングスイートに選んだ値です。最終的に 5.3 を配信するエンドポイントが独自にもっと低い上限を設ける可能性もあるので、実務ではプロバイダー側の数字を優先してください。

GLM 5.3 のコーディング性能はどれだけ上がった？

新しいエージェント系ベンチマークでは大きく、飽和した古いベンチマークではわずかです。 以下の数値はすべて Z.ai によるものです。Terminal Bench、SWE-Marathon、Agents’ Last Exam は Claude Code 2.1.207 ハーネスを reasoning effort 最大で使用し、DeepSWE は mini-swe-agent を使用しています。

重い仕事をしているのは Terminal Bench 3.0 の行です。4.6 から 28.3 へ、GLM 5.2 が事実上勝負にならなかったスイートでの跳ね上がりでした。全モデルが85から89の間にひしめく Terminal Bench 2.1 では、同じアップグレードが7ポイント分にしかならず、順位は一つも動きません。新しいベンチマークには変化を映す余地があり、古いものにはありません。

Z.ai が前面に出しているのはスコアではありません。High 設定の GLM 5.3 は自社 Code Bench で 31.4%、1タスクあたり約50Kの出力トークンを使います。Claude Opus 4.8 は 29.5% で120Kです。

自分で検証する価値があるのはこの主張です。実際に支払うのはトークン数だからです。Z.ai は Max 設定で約75Kトークンの 34.5% も報告しており、GLM 5.2 の 96Kトークンで 23.4% からの伸びとしています。この非公開ベンチマークでは Claude Fable 5 が 39.5% で依然トップ、Terminal Bench 3.0 の首位も GPT-5.6 Sol のままなので、正確な表現は「SOTA」ではなく「オープンソース SOTA」です。

表全体についてもう一点。これは非公開ベンチマークと、ベンダー自身が走らせた公開ベンチマークの組み合わせです。ここに載っている Kimi K3 と Claude Opus 4.8 の数値は、各ベンダーではなく Z.ai が測定したものです。

GLM 5.3 に移行するとコード変更は必要？

thinking を無効にしていたなら必要です。thinking.type: "disabled" は廃止され、Z.ai はリクエストがそのまま失敗すると述べています。

新しい取り決めは次のとおりです。

• thinking.type は enabled のみ受け付ける
• reasoning_effort は low、high、max を受け付け、既定値は max
• コーディング用途では Z.ai が max を推奨
• 移行の順序が重要。先に enabled と reasoning_effort: "low" を設定し、そのあとモデルIDを差し替える

{
  "model": "glm-5.3",
  "thinking": { "type": "enabled" },
  "reasoning_effort": "max"
}

disabled を失うコストは見積もりを誤りやすいので、2026年8月14日に GLM 5.2 を OpenAI 互換エンドポイント経由で実測しました。「Reply with the single word: ok」という最小のプロンプト1本、各構成につき3回です。

これほど短いプロンプトでは、thinking モード間のばらつきが low と max の差を飲み込んでしまうため、この3行から順序を読み取らないでください。意味があるのは最後の行です。thinking を切った場合は毎回2トークンで返答し、最も安い thinking 有効の設定でも69から122を消費しました。GLM 5.3 では、その最後の行が存在しません。

分類、ルーティング、抽出のような短文大量処理で GLM を使っているなら、切り替える前に見積もるべきコストはここで、low が新しい下限になります。この種のトラフィックの計算は GLM 5.2 と GPT-5.5 のコスト比較にまとめてあります。

GLM 5.3 が対応している機能は？

テキスト入出力に加えて、思考モード、ストリーミング、Function Calling、コンテキストキャッシュ、構造化出力、MCP です。 Z.ai のモデルページはこの6つを列挙しており、智譜の中国語ページは MCP を除く同じ内容です。

GLM 5.2 と比べて新しいものはなく、ポストトレーニングのみのリリースという説明と整合します。ビジョン、画像、音声は GLM-5V と GLM-Image の別ラインに残ります。

GLM 5.3 を使うには？

今日の選択肢は GLM Coding Plan、ZCode、あるいはエンドポイントを自分で指定できるコーディングツールの3つです。従量課金のAPIはまだ開いていません。

智譜は API 本体より先に、着地予定のエンドポイントを公開しています。OpenAI Chat Completion プロトコルが https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4、OpenAI Response プロトコルが /api/v1、Anthropic Message プロトコルが /api/anthropic です。同じ注記の中に見落としやすい制約があります。GLM Coding Plan を購読したことのあるアカウントは、期限切れのものも含めて当面 Chat Completion プロトコルに限定されます。

OpenAI 互換であれば、プロバイダーがモデルを掲載した時点で2行の変更で済みます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.ofox.run/v1")

r = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module and run the tests."}],
    reasoning_effort="low",   # 5.3 に "disabled" という選択肢はない
)
print(r.usage)

カタログが更新される前に実行すると、想定どおりのエラーが返ります。認証まわりのバグを疑って時間を溶かさないよう、形を知っておく価値があります。

{"error":{"message":"Model 'z-ai/glm-5.3' not found","type":"model_not_found","code":404}}

z-ai/glm-5.2 は同じエンドポイントで今日から応答するので、エンドポイントもキーもリクエストの形も、5.3 が現れた時点ですでに正しい状態になっています。キー設定の手順は GLM 5.2 API 接続ガイドで最初から通しています。

昨日出たばかりのモデルに、コーディングエージェントを向けるには？

エンドポイントを自分で設定できるツールなら、文字列を1つ変えるだけです。 ローンチ週の景色は毎回同じです。購読型プロダクトにはモデルがあり、従量APIにはなく、ドキュメントページは1日遅れ、手元のツールはどれもモデル一覧をハードコードしています。2026年8月15日の GLM 5.3 では、このギャップが両方向に効いています。Coding Plan の購読者はすでに動かしている一方、OpenRouter や各ゲートウェイには売るものがなく、HuggingFace のリポジトリも施錠されたままです。

自分で制御できるのは、新モデルの配管をやり直すコストだけです。base_url とモデル文字列を指定できるツールなら、ローンチは1行の編集で済みます。固定のドロップダウンを持つツールでは、そのリリースサイクルを待つしかありません。告知の1時間後に r/opencodeCLI のスレッドが立ったのは、まさにこの理由です。

Claude Code、OpenCode をはじめ大半のツールは OpenAI 互換の HTTP を話すので、1つのベースURLの後ろに1つのキーを置けば、課金もフェイルオーバーもまとめて共通化できます。ofox はチャージが15%オフ、2026-08-31 まで、その単一エンドポイントの後ろに約130モデルがあり、GLM 5.2 もそこに含まれます。このスナップショット時点で 5.3 は未収録で、掲載されたときに変わるのは上のコードブロックだけです。

GLM 5.3 と GLM 5.2 は何が変わった？

変わったのはポストトレーニングと、対応が必要な3点です。thinking をオフにできない、重みがまだ落とせない、そして Terminal Bench 3.0 が 4.6 から 28.3 になった。

今月中にダウンロードできる重み、公表された価格、従量課金、あるいは短いリクエストで thinking を切って節約する手段が要るなら GLM 5.2 のままに。長期的なエージェント型コーディングが仕事の中身で、すでに Coding Plan を購読しているなら GLM 5.3 に移る価値があります。差が劇的なのはその領域だけです。

参考情報源

• Z.ai リリースノート：GLM-5.3
• Z.ai 開発者ドキュメント：GLM-5.3 モデルページ
• Z.ai 開発者ドキュメント：価格
• Z.ai devpack ドキュメント：GLM Coding Plan 概要
• 智譜AI 開放ドキュメント：GLM-5.3
• HuggingFace：zai-org
• OpenRouter モデル一覧
• r/LocalLLaMA：GLM 5.3 Released
• r/opencodeCLI：GLM 5.3 is there!
• Simon Willison：GLM-5.2 is probably the most powerful text-only open weights LLM
• ofox モデルページ：GLM 5.2