Cara a cara

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam gana 0 de las 12 pruebas comparativas compartidas

Veredicto

GLM 5.3 es claramente superior sobre el papel. Lidera en los 12 benchmarks compartidos, con amplios márgenes en DeepSWE, SWE Atlas y AutomationBench, y por menos de un punto en AA-LCR. Ambos modelos GLM son MoE de 753 mil millones de parámetros, con unos 40 mil millones activos por token, así que el argumento de Beam frente a GLM 5.3 se basa en su menor tamaño activo y su coste por token, no en las puntuaciones.

Prueba comparativa por prueba comparativa

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Diferencia
DeepSWE v1.1	44,4	61,0	-16,6
SWE-Bench Pro v2-Hard	77,2	84,3	-7,1
Terminal-Bench v2.1	80,1	88,2	-8,1
SWE Atlas Codebase QnA	34,6	61,0	-26,4
Humanity's Last Exam (no tools)	36,2	42,3	-6,1
SciCode	49,7	59,0	-9,3
CritPt (AA)	16,3	19,1	-2,8
GPQA Diamond	90,5	91,7	-1,2
AutomationBench (public)	37,0	48,2	-11,2
MCP Atlas	78,7	84,2	-5,5
AA-LCR (long context)	79,3	79,7	-0,4
AA Omniscience index (public split)	13,0	22,6	-9,6

Todas las puntuaciones proceden del anuncio de Reflection (revisión del 8 de octubre de 2026). Las puntuaciones de GLM 5.3 son las citadas por Reflection a partir de Artificial Analysis y DataCurve.

Los dos modelos

	Beam	GLM 5.3
Desarrollador	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Sede	Estados Unidos	China
Parámetros (totales / activos)	501B / 23B	753B / 40B
Pesos	Apache 2.0, prometida para más adelante en octubre de 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Lanzamiento	5 de octubre de 2026	27 de agosto de 2026
Cómo acceder	API beta con lista de espera; pesos próximamente	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter