Bezpośrednie porównanie

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam wygrywa w 0 z 12 wspólnych benchmarków

Werdykt

GLM 5.3 wypada na papierze zdecydowanie lepiej. Prowadzi we wszystkich 12 wspólnych benchmarkach, ze znaczną przewagą w DeepSWE, SWE Atlas i AutomationBench oraz przewagą mniejszą niż punkt w AA-LCR. Oba modele GLM to MoE z 753 miliardami parametrów, z których około 40 miliardów jest aktywnych na token, więc argumentem za Beam w porównaniu z GLM 5.3 są mniejsza liczba aktywnych parametrów i niższy koszt na token, a nie wyniki.

Porównanie benchmark po benchmarku

Benchmark	Beam	GLM 5.3	Różnica
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

Wszystkie wyniki pochodzą z ogłoszenia Reflection (aktualizacja z 8 października 2026). Wyniki dla GLM 5.3 podano za Reflection, na podstawie danych Artificial Analysis i DataCurve.

Oba modele

	Beam	GLM 5.3
Deweloper	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Siedziba	Stany Zjednoczone	Chiny
Parametry (łącznie / aktywne)	501B / 23B	753B / 40B
Wagi	Apache 2.0, obiecana na późniejszą część października 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Data premiery	5 października 2026	27 sierpnia 2026
Jak uzyskać dostęp	API beta — lista oczekujących; wagi pojawią się później	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter