Confronto direto
Beam vs GLM 5.3
0:12
Beam vence em 0 dos 12 benchmarks em comum
Veredito
GLM 5.3 é claramente mais forte no papel. Lidera nos 12 benchmarks em comum, com ampla vantagem em DeepSWE, SWE Atlas e AutomationBench, e por menos de um ponto em AA-LCR. Os dois modelos GLM são MoEs de 753 bilhões de parâmetros, com cerca de 40 bilhões ativos por token, então o argumento de Beam contra GLM 5.3 se baseia no menor tamanho ativo e no custo por token, não nas pontuações.
Benchmark por benchmark
| Benchmark | Beam | GLM 5.3 | Diferença | |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Todas as pontuações vêm do anúncio da Reflection (revisão de 8 de outubro de 2026). As pontuações de GLM 5.3 são as citadas pela Reflection, com base em Artificial Analysis e DataCurve.
Os dois modelos
| Beam | GLM 5.3 | |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | Reflection AI | Z.ai (Zhipu AI) |
| Sediado em | Estados Unidos | China |
| Parâmetros (total / ativos) | 501B / 23B | 753B / 40B |
| Pesos | Apache 2.0, prometida para mais tarde em outubro de 2026 | GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue) |
| Lançado | 5 de outubro de 2026 | 27 de agosto de 2026 |
| Como acessar | API beta com lista de espera; pesos a caminho | Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter |
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