Z.ai ha reso disponibile GLM-5.3 come modello open source, rispettando l’impegno annunciato dopo il completamento delle verifiche di sicurezza. Il sistema di intelligenza artificiale presenta prestazioni elevate nei test di capacità generale, agentica, programmazione e sicurezza informatica, mentre alcune versioni quantizzate ne rendono possibile l’esecuzione anche su hardware non aziendale.
glm-5.3 diventa open source
Il modello GLM-5.3 è stato pubblicato ufficialmente il 29 agosto 2026 sulla piattaforma Hugging Face e su ModelScope. La disponibilità dei pesi consente il download e l’utilizzo gratuito da parte degli utenti, dopo il periodo iniziale in cui il sistema era accessibile attraverso un servizio in abbonamento e tramite API.
Z.ai aveva annunciato che l’apertura del modello sarebbe avvenuta al termine delle attività di rafforzamento e valutazione della sicurezza. La licenza GLM-5.3 prevede una condizione specifica per le organizzazioni con ricavi annuali superiori a 10 miliardi di dollari: per proseguire nell’utilizzo è necessario superare una verifica di sicurezza condotta da Z.ai.
prestazioni di glm-5.3 nei test indipendenti
Secondo le valutazioni pubblicate da Artificial Analysis, GLM-5.3 ha ottenuto 60 punti nell’Artificial Analysis Intelligence Index. Il risultato è in linea con quello di Kimi K3, supera di sette punti la precedente versione GLM-5.2 e si colloca sotto il modello Claude Opus 5, che ha raggiunto 63 punti. GLM-5.3 ha inoltre superato DeepSeek V4 Pro, fermo a 53 punti.
capacità agentiche e programmazione
Nell’Artificial Analysis Agentic Index, il modello ha totalizzato 59 punti, con una prestazione superiore a quella rilevata per GPT-5.6 Sol e Grok 4.6. Nel test di programmazione Z.ai Code Bench, il miglioramento rispetto a GLM-5.2 è stato del 50%.
In modalità Max effort, GLM-5.3 ha raggiunto un’accuratezza del 34,5% utilizzando circa 75.000 token. GLM-5.2 aveva ottenuto il 23,4% impiegando 96.000 token. Risultati positivi sono stati registrati anche nelle prove di cybersecurity CyberGym ed ExploitBench, con un punteggio in quest’ultimo test superiore al doppio rispetto alla generazione precedente.
requisiti hardware e versioni quantizzate
La versione originale di GLM-5.3 richiede infrastrutture di livello data center, poiché utilizza un’architettura MoE, ovvero Mixture of Experts. Il modello dispone di 744 miliardi di parametri complessivi e di 40 miliardi di parametri attivati.
Il progetto sviluppato dalla community da Unsloth ha ridotto i requisiti attraverso una versione quantizzata. L’edizione UD-IQ2_M può essere eseguita localmente con:
- un Mac dotato di 256 GB di memoria unificata;
- un computer con 24 GB di VRAM e 256 GB di RAM.
glm-5.3-flash: modello leggero e multimodale
La variante più compatta GLM-5.3-Flash era stata resa open source il 26 agosto. Il modello conta 320 miliardi di parametri complessivi, con 18 miliardi attivati, e adotta una licenza MIT, che permette anche l’utilizzo commerciale gratuito.
GLM-5.3-Flash è il primo modello della serie GLM-5 progettato nativamente per la gestione multimodale di testo e immagini. Supporta inoltre una finestra di contesto fino a 1 milione di token e ha ottenuto 57 punti nell’Artificial Analysis Intelligence Index, appena tre in meno rispetto alla versione principale.
Per l’accesso tramite API, il costo è pari a 0,15 dollari per ogni milione di token in ingresso, circa 1,17 dollari di Hong Kong, e a 0,50 dollari per ogni milione di token in uscita, equivalenti a circa 3,90 dollari di Hong Kong.
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