GLM-5.3 / 5.3-Flash正式发布
　　2026年8月14日，智谱发布GLM-5.3，API名称为glm-5.3；8月26日再发GLM-5.3-Flash。5.3沿用5.2底座（官方口径744B /约40B激活），提升全部来自后训练，主打长程Agent、复杂编程和工具执行；Flash是全新320B / 18B多模态底座，支持文本、图像和视频，权重当天MIT开源。两边都是1M上下文、最大输出128K，思考不可关闭，分low / high / max。相对5.2，5.3在DeepSWE上+44.8%、AutomationBench v1.0.6上+84.0%；Flash同样明显高于5.2，Toolathlon、Automation甚至局部超过自家旗舰。与V4 Pro-0813比，5.3多数Agent项略高；与V4 Flash-0731比，5.3-Flash在DeepSWE、Toolathlon上差距更明显。评测在统一Claude CodeHarness、max思考强度下完成。
　　价格方面，5.3与5.2同价：未命中输入8元、输出28元/百万Token，无峰谷。Flash标价0.8 / 2.8元，约为5.3的1/10，限时5折后约1/20。同一套「1M未命中输入+ 20万输出」场景下，Flash标价约1.36元、折扣后约0.68元，低于V4 Flash谷时的2.4元和V4 Pro谷时的7.2元；5.3约13.6元。Coding Plan里Flash额度约为5.3的3倍，非高峰积分对折。本地部署上，Flash官方FP8权重大约306 GiB，重于V4 Flash的约167GB。
　　GLM-5.3 / 5.3-Flash三类金融投研任务实测
　　这次评测做了估值、回测和行业研究三项任务。五个模型都能交文件，差别主要在底稿能不能重算、回测有没有把成本和成交时点做对、材料能不能追溯。
　　估值上，GLM-5.3最好：分产品量价能贯通三表和DCF，改假设可以跟着算。Flash也能联动，但产品拆得粗，所谓三表其实是损益表加现金桥。V4 Pro报告更谨慎，公式却对不上；Kimi不少数是写死的。
　　回测上，V4 Pro和V4 Flash把成本和成交时点处理得更完整。GLM-5.3和Flash样本、底稿都齐，也能纠错重跑，但没扣成本、执行偏研究口径，还不能当实盘结果用。
　　行业研究上，V4 Pro的Wiki和来源治理最完整。GLM-5.3公司覆盖最广、数据更新；Flash页面不少，原始资料和反链偏弱。两边都适于出底稿和初稿，正式结论仍要人工核财务口径、交易约束和来源。
　　风险提示
　　结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律不代表未来；在市场环境发生变化时，模型存在失效的风险;策略依据一定的假设通过历史数据回测得到，当交易成本或其它条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损；大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险；本文所提炼的观点，基于一定的提示词产生，大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化。部分应用本身可能存在一定的安全风险，在使用此类应用时，用户需自行承担由此可能引发的任何风险和后果。在使用AI生成内容时，需要注意相关版权问题。用户应确保所使用的工具及其生成的内容符合相关法律法规的要求，避免侵犯他人知识产权。