Confronto diretto

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam vince 0 dei 12 benchmark in comune

Verdetto

GLM 5.3 è chiaramente più forte sulla carta. È in testa in tutti i 12 benchmark condivisi, con ampi margini su DeepSWE, SWE Atlas e AutomationBench e con meno di un punto di vantaggio su AA-LCR. Entrambi i modelli GLM sono MoE da 753 miliardi di parametri, con circa 40 miliardi attivi per token, quindi il vantaggio di Beam rispetto a GLM 5.3 sta nelle dimensioni attive più ridotte e nel costo per token, non nei punteggi.

Confronto benchmark per benchmark

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Differenza
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

Tutti i punteggi provengono dall'annuncio di Reflection (revisione dell'8 ottobre 2026). I punteggi di GLM 5.3 sono quelli citati da Reflection, tratti da Artificial Analysis e DataCurve.

I due modelli

	Beam	GLM 5.3
Sviluppatore	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Con sede in	Stati Uniti	Cina
Parametri (totali / attivi)	501B / 23B	753B / 40B
Pesi	Apache 2.0, promesso per la fine di ottobre 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Data di rilascio	5 ottobre 2026	27 agosto 2026
Come accedere	API beta con lista d'attesa; i pesi arriveranno	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter