Adu langsung

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam unggul pada 0 dari 12 benchmark yang sama

Kesimpulan

Di atas kertas, GLM 5.3 jelas lebih kuat. Model ini unggul pada semua 12 benchmark yang sama, dengan selisih besar pada DeepSWE, SWE Atlas, dan AutomationBench, serta selisih kurang dari satu poin pada AA-LCR. Kedua model GLM adalah MoE dengan 753 miliar parameter dan sekitar 40 miliar parameter aktif per token, jadi keunggulan Beam atas GLM 5.3 terletak pada ukuran aktifnya yang lebih kecil dan biaya per token, bukan pada skor.

Perbandingan per benchmark

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Selisih
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

Semua skor berasal dari pengumuman Reflection (revisi 8 Oktober 2026). Skor untuk GLM 5.3 adalah sebagaimana dikutip Reflection dari Artificial Analysis dan DataCurve.

Kedua model

	Beam	GLM 5.3
Developer	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Berbasis di	Amerika Serikat	China
Parameter (total / aktif)	501B / 23B	753B / 40B
Bobot	Apache 2.0, dijanjikan hadir nanti pada Oktober 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Dirilis	5 Oktober 2026	27 Agustus 2026
Cara mengakses	API beta masuk daftar tunggu; bobot segera hadir	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter