Lumaktaw sa nilalaman
reflectionbeam

Direktang paghahambing

Beam vs GLM 5.3

0:12

Nanalo ang Beam sa 0 sa 12 benchmark na pareho nilang iniulat

Pasya

Malinaw na mas malakas ang GLM 5.3 batay sa mga score. Nangunguna ito sa lahat ng 12 magkakaparehong benchmark, at malaki ang lamang nito sa DeepSWE, SWE Atlas at AutomationBench, samantalang wala pang isang puntos ang lamang nito sa AA-LCR. Parehong MoE na may 753 bilyong parameter ang dalawang GLM model, at humigit-kumulang 40 bilyon ang aktibo sa bawat token. Kaya nakabatay ang argumento ng Beam laban sa GLM 5.3 sa mas maliit nitong aktibong laki at mas mababang gastos kada token, hindi sa mga score.

Bawat benchmark

BenchmarkBeamGLM 5.3Pagkakaiba
DeepSWE v1.144.461.0-16.6
SWE-Bench Pro v2-Hard77.284.3-7.1
Terminal-Bench v2.180.188.2-8.1
SWE Atlas Codebase QnA34.661.0-26.4
Humanity's Last Exam (no tools)36.242.3-6.1
SciCode49.759.0-9.3
CritPt (AA)16.319.1-2.8
GPQA Diamond90.591.7-1.2
AutomationBench (public)37.048.2-11.2
MCP Atlas78.784.2-5.5
AA-LCR (long context)79.379.7-0.4
AA Omniscience index (public split)13.022.6-9.6

Lahat ng score ay mula sa anunsyo ng Reflection (rebisyon noong October 8, 2026). Ang mga score para sa GLM 5.3 ay ayon sa mga binanggit ng Reflection mula sa Artificial Analysis at DataCurve.

Ang dalawang modelo

BeamGLM 5.3
DeveloperReflection AIZ.ai (Zhipu AI)
Nakabase saEstados UnidosTsina
Mga parameter (kabuuan / aktibo)501B / 23B753B / 40B
Mga weightApache 2.0, ipinangako para sa bandang huling bahagi ng Oktubre 2026GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
InilabasOktubre 5, 2026Agosto 27, 2026
Paano mag-accessAPI beta na nasa waitlist; paparating ang mga weightHugging Face, Z.ai API, OpenRouter

Iba pang paghahambing