Directe vergelijking

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam wint 0 van de 12 gedeelde benchmarks

Conclusie

GLM 5.3 is op papier duidelijk sterker. Het scoort hoger op alle 12 gedeelde benchmarks, met ruime marges op DeepSWE, SWE Atlas en AutomationBench, en met minder dan een punt op AA-LCR. Beide GLM-modellen zijn MoE-modellen met 753 miljard parameters en ongeveer 40 miljard actieve parameters per token. Beam heeft tegenover GLM 5.3 dus vooral een voordeel door de kleinere actieve omvang en lagere kosten per token, niet door de scores.

Benchmark voor benchmark

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Verschil
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

Alle scores komen uit de aankondiging van Reflection (herzien op 8 oktober 2026). De scores voor GLM 5.3 zijn zoals Reflection ze citeert van Artificial Analysis en DataCurve.

De twee modellen

	Beam	GLM 5.3
Ontwikkelaar	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Gevestigd in	Verenigde Staten	China
Parameters (totaal / actief)	501B / 23B	753B / 40B
Gewichten	Apache 2.0, beloofd voor later in oktober 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Uitgebracht	5 oktober 2026	27 augustus 2026
Toegang	API in bèta met wachtlijst; gewichten volgen	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter