GLM 是智譜（國際品牌 Z.ai）自研的大語言模型系列——別和統計學裡的「廣義線性模型（GLM）」搞混。截至 2026 年 9 月，GLM-5 這一代在售的主力有三檔：GLM-5.3（當前旗艦，2026 年 8 月 19 日在國內開放平台上線）、GLM-5.3-Flash（8 月 26 日上線，GLM-5 系列首個原生多模態模型，API 價格是 GLM-5.3 的十分之一）和上一代旗艦 GLM-5.2（6 月 16 日上線，GLM 系列首個 1M 上下文版本）。三檔都開放了權重；開發者在 bigmodel.cn 按量調 API，寫程式碼的可以訂 GLM Coding Plan 包月套餐。只想直接聊天的，入口是智譜清言，見 智譜清言官網入口。

GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、GLM-5.2 引數對比

按智譜官方 GitHub（zai-org/GLM-5）的模型列表與各模型文件：GLM-5.3 規格 744B-A40B（總引數 7,440 億、每個 token 啟用 400 億），和 GLM-5.2 用的是同一個基座模型，官方稱所有提升都來自後訓練；上下文 1M、最大輸出 128K，只處理文本，思考模式強制開啟、不能關閉，reasoning_effort 分 low／high／max 三檔（預設 max）。GLM-5.3-Flash 規格 320B-A18B，是重新訓練的新基座，採用稀疏注意力與線性注意力混合架構，官方稱注意力計算量和 KV 快取分別比 GLM-5.3 低 3.01 倍和 4.44 倍；支援圖片、影片、檔案、文本輸入，同樣是 1M 上下文、128K 輸出。GLM-5.2 規格 744B-A40B，1M 上下文、128K 輸出；再往前的 GLM-5.1（2026 年 4 月 7 日）與 GLM-5（2 月 12 日）上下文只有 200K。

GLM API 價格（bigmodel.cn 與 z.ai）

國內開放平台 bigmodel.cn 以人民幣計價，單位是「元／百萬 tokens」，這三檔不按輸入長度分段：GLM-5.3 輸入 ¥8、輸出 ¥28、快取命中 ¥2；GLM-5.2 與之同價（¥8／¥28／¥2）；GLM-5.3-Flash 輸入 ¥0.8、輸出 ¥2.8、快取命中 ¥0.23，快取儲存費目前均為「限時免費」。官方模型文件另稱 GLM-5.3-Flash 限時折扣期內價格為 GLM-5.3 的 1/20，但定價頁沒有標出折扣價和截止時間，以控制台實際扣費為準。國際版 z.ai 以美元計：GLM-5.3 與 GLM-5.2 輸入 $1.4、快取 $0.26、輸出 $4.4；GLM-5.3-Flash 輸入 $0.15、快取 $0.03、輸出 $0.50。對照老型號：GLM-5.1 輸入 32K 以內為 ¥6／¥24，GLM-5 為 ¥4／¥18。

接入地址：OpenAI 協議走 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，Anthropic 協議走 https://open.bigmodel.cn/api/anthropic。從 GLM-5.2 遷移要注意一點：GLM-5.3 不再支援 thinking.type: "disabled"，舊程式碼不改會直接報錯，官方建議改成 enabled 並把 reasoning_effort 設為 low。另外官方文件寫明，訂閱過 GLM Coding Plan（含已過期）的賬號暫時只能用 OpenAI Chat Completion 協議調模型 API。全系價格橫向對比見 智譜 GLM 全系模型價格。

GLM Coding Plan：檔位、價格與額度

GLM Coding Plan 是面向 AI 程式設計的訂閱套餐，2026 年 7 月 30 日改版為積分制，個人版分 Lite／Pro／Max 三檔，另有團隊版。價格：官方訂閱頁 bigmodel.cn/glm-coding 為 JS 渲染，本站沒能從官方頁直接抓到數字；據 IT之家 7 月 31 日報道新版「每月 118 元起」，第三方彙總的月付價為 Lite ¥118、Pro ¥538、Max ¥1,078，改版時的包季 8 折、包年 7 折據報道限時到 8 月 15 日，現價以訂閱頁為準。國際版文件 docs.z.ai 寫明 18 美元／月起。額度（官方文件）：Lite 每 5 小時 2,000 積分、每週 10,000 積分；Pro 為 12,000／60,000；Max 為 28,000／140,000。積分按 token 折算：GLM-5.3 每 1 萬 tokens 輸入扣 6.9、快取命中扣 1.7、輸出扣 24 積分，GLM-5.3-Flash 為 2.3／0.56／8；聯網搜尋、網頁讀取、開源倉庫 MCP 每次扣 1.2 積分。高峰時段是工作日 14:00～18:00（北京時間），其餘時段（含週末全天）按 50% 扣積分。官方給的參考量：快取命中率 95% 時，每週可用的 GLM-5.3 約為 Lite 0.48～0.97 億 tokens、Pro 2.90～5.80 億、Max 6.76～13.52 億，換成 GLM-5.3-Flash 約是三倍。

能在哪些工具裡用：官方列出的 Coding Agent 工具有 ZCode（1.5 倍用量）、Claude Code、Claude for IDE、Codex、OpenCode、Pi Coding Agent、TRAE、CodeBuddy、Lingma、Qoder、Kilo、MonkeyCode、Cline、Droid、Roo、Crush、Goose、Cursor；通用 Agent 工具 AutoClaw（1.5 倍用量）、OpenClaw、Cherry Studio、Hermes Agent 也支援，但屬於「次級排程」，高負載時會排隊限流。所有檔位都能用 GLM-5.3 與 GLM-5.3-Flash，工具裡填舊名 GLM-5.2、GLM-5.1 會自動切到 GLM-5.3。幾條規矩要先知道：只能在上述指定工具裡用，自建應用、網站直接調 API 不走套餐額度；Claude Code 的 Base URL 填 https://open.bigmodel.cn/api/anthropic，其他工具填 https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4，填錯會走按量計費、扣賬戶餘額；套餐額度用完只需等下個週期，不會自動扣賬戶餘額；一經購買不退款，取消自動續費要在扣費日至少 3 天前操作；禁止多人共用一個套餐。7 月 30 日前訂閱的 V1／V2 老使用者權益不變，可按原價續訂。

官方公佈的跑分（智譜自測）

GLM-5.3 模型卡列出的代表成績（均為智譜自測，對比模型的數字也出自同一張表）：Terminal Bench 2.1 88.2（GLM-5.2 為 81.0，Kimi K3 為 88.3，GPT-5.6 Sol 為 88.8）、Terminal Bench 3.0 28.3（GLM-5.2 僅 4.6，Fable 5 為 33.7）、DeepSWE 66.9（GLM-5.2 為 46.2）、CyberGym 84.5（表內最高）、HLE（帶工具）62.5。官方文件也寫明，在內部 Z.ai Code Bench 上 GLM-5.3 最高檔準確率 34.5%，仍落後 Claude Fable 5 的 39.5%。GLM-5.3-Flash 方面，官方援引 Artificial Analysis 綜合智慧指數稱其得 57 分，超過 GLM-5.2、與 Claude Opus 4.8 持平。GLM-5.2 模型卡的成績包括 SWE-bench Pro 62.1、GPQA-Diamond 91.2、AIME 2026 99.2。第三方橫向排名見 大模型能力排行榜。

開源許可證：GLM-5.3 不再是純 MIT

三檔權重都掛在 Hugging Face 的 zai-org 組織和魔搭的 ZhipuAI 組織下：GLM-5.3（FP8）與 GLM-5.3-BF16、GLM-5.3-Flash（FP8）與 GLM-5.3-Flash-BF16、GLM-5.2（BF16）與 GLM-5.2-FP8。GLM-5.2 和 GLM-5.3-Flash 是 MIT 許可；GLM-5.3 改用自定義的「GLM-5.3 License」，按許可證原文，依然允許免費使用、修改、分發和商用，新增的唯一條件是：運營「模型即服務」業務、且連同關聯方連續 12 個月總收入超過 100 億美元的企業，商用前須通過 Z.AI 的安全審查。對絕大多數公司和個人開發者沒有實際影響。老教程裡的 THUDM/ 倉庫連結會自動跳到 zai-org。

本地部署 GLM-5.3 要什麼硬體

官方模型卡列出的推理框架有 SGLang、vLLM、TokenSpeed、Transformers、KTransformers、Unsloth，GLM-5.3 另寫明昇騰 NPU 可用 vLLM-Ascend、xLLM 和 SGLang。按 Hugging Face 倉庫檔案體積：GLM-5.3 的 FP8 權重約 756 GB（BF16 版約翻倍），GLM-5.2 的 BF16 權重約 1,507 GB，GLM-5.3-Flash 的 FP8 權重約 328 GB。據此估算（本站按權重體積推算，非官方要求）：GLM-5.3 FP8 放進單台 8 卡 H200（8 × 141 GB ＝ 1,128 GB）還留有 KV 快取空間，8 卡 H100（640 GB）裝不下；GLM-5.3-Flash FP8 用 8 卡 H100 或 4 卡 H200（564 GB）級別就能裝下權重。個人裝置方面，Unsloth 文件給出 GLM-5.3 的 2-bit 動態量化（UD-IQ2_M）約 239 GB，建議在 256 GB 記憶體的機器（如 Mac Studio）上跑，精度和速度都要打折扣。普通消費級顯示卡跑不動這三檔，視訊記憶體對照見 本地部署顯示卡選型。

z.ai、bigmodel.cn、chatglm.cn 是什麼關係

三個都是智譜官方的：bigmodel.cn（open.bigmodel.cn）是國內開放平台，人民幣計價，中文文件在 docs.bigmodel.cn；z.ai 是國際站，美元計價，英文文件在 docs.z.ai，對話入口 chat.z.ai 可用 Google、GitHub 賬號登入；chatglm.cn 是國內面向個人使用者的對話產品「智譜清言」。同一個模型兩邊的價格不是按匯率簡單換算，例如 GLM-5.3-Flash 輸出國內 ¥2.8、國際 $0.50。據 IT之家報道，智譜公司英文名稱已變更為 Z.AI Co., Ltd。幾個域名的詳細辨析見 智譜清言入口頁，公司背景見 智譜公司詞條。