Face à face

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam remporte 0 des 12 benchmarks communs

Verdict

GLM 5.3 est clairement plus performant sur le papier. Il est en tête sur les 12 benchmarks communs, avec de larges écarts sur DeepSWE, SWE Atlas et AutomationBench, et moins d’un point d’avance sur AA-LCR. Les deux modèles GLM sont des MoE de 753 milliards de paramètres, dont environ 40 milliards actifs par token. L’argument de Beam face à GLM 5.3 repose donc sur sa taille active inférieure et son coût par token, pas sur ses scores.

Benchmark par benchmark

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Écart
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

Tous les scores proviennent de l’annonce de Reflection (révision du 8 octobre 2026). Les scores de GLM 5.3 sont ceux cités par Reflection, d’après Artificial Analysis et DataCurve.

Les deux modèles

	Beam	GLM 5.3
Développeur	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Basé à	États-Unis	Chine
Paramètres (total / actifs)	501B / 23B	753B / 40B
Poids	Apache 2.0, promis pour plus tard en octobre 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Date de sortie	5 octobre 2026	27 août 2026
Moyens d’accès	API bêta sur liste d’attente ; poids à venir	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter