맞대결

Beam vs GLM 5.3

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Beam은 공통 벤치마크 12개 중 0개에서 승리

결론

수치만 보면 GLM 5.3이 확실히 더 강합니다. 공통 벤치마크 12개 모두에서 앞서며, DeepSWE, SWE Atlas, AutomationBench에서는 큰 차이를 보이고 AA-LCR에서는 1점 미만 차이로 앞섭니다. 두 GLM 모델 모두 7530억 매개변수의 MoE이며 토큰당 활성 매개변수는 약 400억입니다. 따라서 GLM 5.3에 맞선 Beam의 강점은 점수가 아니라 더 적은 활성 매개변수와 토큰당 비용입니다.

벤치마크별 비교

벤치마크	Beam	GLM 5.3	차이
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

모든 점수는 Reflection의 발표(2026년 10월 8일 개정판)에서 가져왔습니다. GLM 5.3의 점수는 Reflection이 Artificial Analysis와 DataCurve를 인용한 값입니다.

두 모델

	Beam	GLM 5.3
개발사	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
기반 국가	미국	중국
매개변수(전체 / 활성)	501B / 23B	753B / 40B
가중치	Apache 2.0, 2026년 10월 후반 공개 예정	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
출시일	2026년 10월 5일	2026년 8월 27일
이용 방법	대기자 명단에 등록해야 하는 베타 API, 가중치는 추후 공개	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter