Bire bir karşılaştırma

Beam vs GLM 5.3

0:12

Beam, ortak kıyaslamaların 12 tanesinden 0 tanesini kazanıyor

Sonuç

GLM 5.3 kâğıt üzerinde açıkça daha güçlü. Ortak 12 benchmark'ın tamamında, DeepSWE, SWE Atlas ve AutomationBench'te büyük farklarla, AA-LCR'de ise bir puandan az farkla önde. Her iki GLM modeli de token başına yaklaşık 40 milyar etkin parametre kullanan, 753 milyar parametreli MoE'ler. Bu nedenle Beam'in GLM 5.3 karşısındaki avantajı puanlara değil, daha küçük etkin boyutuna ve token başına maliyetine dayanıyor.

Kıyaslama bazında

Kıyaslama	Beam	GLM 5.3	Fark
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

Tüm puanlar Reflection'ın duyurusundan (8 Ekim 2026 tarihli revizyon) alınmıştır. GLM 5.3 puanları, Reflection'ın Artificial Analysis ve DataCurve'den aktardığı puanlardır.

İki model

	Beam	GLM 5.3
Geliştirici	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Merkez	Amerika Birleşik Devletleri	Çin
Parametreler (toplam / etkin)	501B / 23B	753B / 40B
Ağırlıklar	Apache 2.0, Ekim 2026'nın ilerleyen günlerinde sunulacağı vaat edildi	GLM-5.3 License (MIT-like, review above $10B revenue)
Yayınlandı	5 Ekim 2026	27 Ağustos 2026
Nasıl erişilir	Bekleme listeli beta API; ağırlıklar yakında	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter