Лобовое сравнение

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam лидирует в 0 из 12 общих бенчмарков

Итог

На бумаге GLM 5.3 явно сильнее. Он лидирует во всех 12 общих бенчмарках: с большим отрывом в DeepSWE, SWE Atlas и AutomationBench и менее чем на один балл в AA-LCR. Обе модели GLM — это MoE-модели с 753 миллиардами параметров и примерно 40 миллиардами активных параметров на токен, поэтому преимущество Beam перед GLM 5.3 заключается в меньшем числе активных параметров и стоимости токена, а не в результатах.

Сравнение по каждому бенчмарку

Бенчмарк	Beam	GLM 5.3	Разница
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

Все результаты взяты из анонса Reflection (редакция от 8 октября 2026 года). Результаты для GLM 5.3 приведены по данным Reflection, со ссылкой на Artificial Analysis и DataCurve.

Две модели

	Beam	GLM 5.3
Разработчик	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Базируется в	США	Китай
Параметры (всего / активных)	501B / 23B	753B / 40B
Веса	Apache 2.0, обещана на более поздний срок в октябре 2026 года	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Дата выпуска	5 октября 2026 г.	27 августа 2026 г.
Как получить доступ	Бета-API с листом ожидания; веса появятся позже	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter