เปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam ชนะ 0 จาก 12 เบนช์มาร์กที่ใช้ร่วมกัน

บทสรุป

GLM 5.3 เหนือกว่าอย่างชัดเจนเมื่อดูจากสเปก โดยนำทั้ง 12 เบนช์มาร์กร่วม ทิ้งห่างมากใน DeepSWE, SWE Atlas และ AutomationBench และนำไม่ถึงหนึ่งคะแนนใน AA-LCR โมเดล GLM ทั้งสองรุ่นเป็น MoE ที่มีพารามิเตอร์ 753 พันล้านตัว โดยมีพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ราว 40 พันล้านตัวต่อโทเค็น ดังนั้นจุดแข็งของ Beam เมื่อเทียบกับ GLM 5.3 จึงอยู่ที่ขนาดพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่และต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่า ไม่ใช่คะแนน

แยกตามเบนช์มาร์ก

Benchmark	Beam	GLM 5.3	ส่วนต่าง
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

คะแนนทั้งหมดมาจากประกาศของ Reflection (ฉบับปรับปรุงวันที่ 8 ตุลาคม 2026) คะแนนของ GLM 5.3 อ้างอิงตามที่ Reflection ระบุจาก Artificial Analysis และ DataCurve

โมเดลทั้งสอง

	Beam	GLM 5.3
ผู้พัฒนา	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
ตั้งอยู่ที่	สหรัฐอเมริกา	จีน
พารามิเตอร์ (ทั้งหมด / ที่ใช้งาน)	501B / 23B	753B / 40B
น้ำหนักโมเดล	Apache 2.0 โดยสัญญาว่าจะเปิดให้ใช้ภายหลังในเดือนตุลาคม 2026	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
เปิดตัว	5 ตุลาคม 2569	27 สิงหาคม 2569
วิธีเข้าถึง	API เบตาที่ต้องเข้าคิวรอ; จะเปิดให้ใช้น้ำหนักโมเดลเร็ว ๆ นี้	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter