GLM-5.5 vs GLM-5.3: wat kan er veranderen voor programmeren en agents?

GLM-5.5 vs GLM-5.3 in één oogopslag

Zie voor de tijdlijn van de bronnen het laatste nieuws over GLM-5.5. Deze vergelijking richt zich op de ontwikkelingsrichting, huidige kosten en de evaluatie van een latere release.

Training: post-trainingupgrade tegenover aanwijzingen voor een volgend basismodel

Volgens Z.ai deelt GLM-5.3 zijn basismodel met GLM-5.2. De verbeteringen komen voort uit post-training: het opschalen van uitvoerbare werkomgevingen, betere verificatie van beloningen en training op langere software-engineeringtaken.[6]

De vastgelegde GLM-5.5-profielinformatie verwijst naar een basismodel van de volgende generatie, met post-training voor programmeren en samenvoeging van interne modellen. In de verduidelijking van Lumina staat dat 32B / 122B / 256B interne trainingsmodellen zijn, geen drie aankomende openbare versies. De samenvoegingsmethode en de uiteindelijke architectuur van 5.5 zijn niet gespecificeerd.

Als dit werk in de release terechtkomt, kan het de mogelijkheden voor verbetering verbreden ten opzichte van nog een afstemmingsronde op dezelfde basis. Hoeveel de capaciteiten hierdoor veranderen, moet blijken uit gepubliceerde specificaties en vergelijkbare evaluaties.

Programmeren en agents: wat zou kunnen verbeteren?

GLM-5.3 richt zich al op end-to-end engineering. De officiële documentatie beschrijft taken met code, interne documentatie, experimentele resultaten en rekenmiddelen, waarbij het model problemen moet analyseren, wijzigingen moet implementeren en resultaten moet valideren. Dezelfde documentatie bespreekt synthetisch gegenereerde omgevingen, beoordelende agents en controles op het omzeilen van beloningscriteria.[6]

De berichten over 5.5 voegen daar omgevingen voor kwantitatieve financiële analyse, een programmeersandbox en agents die hun eigen trainingsdata genereren aan toe. Het RSI-rapport stelt dat de vermelding “100% RSI” in het vastgelegde profiel een ambitie is. De oorspronkelijke post noemt het werk aan programmeeragents veelbelovend maar onvoltooid.[4]

Nuttige verbeteringen zouden zichtbaar worden in minder afgebroken debuggingpogingen, een betere testselectie en meer correcte eindopleveringen. Een sterkere trainingscyclus met zelfgegenereerde data zou dat gedrag kunnen bevorderen; de berichten alleen kunnen het effect niet aantonen. Een langere denktijd of een gerucht over een groter aantal parameters is geen gemeten verbetering van het voltooiingspercentage.

Benchmarks: de GLM-5.3-baseline om te bewaren

Z.ai publiceert de volgende resultaten voor 5.3.[6] Deze zijn door de leverancier gerapporteerd met de aangehaalde testharnassen. De geraadpleegde bronnen bevatten geen scores voor 5.5, dus een procentuele voorsprong kan niet worden berekend.

Gebruik voor een praktische vergelijking zodra toegang beschikbaar is exact dezelfde repositoryversie, toolrechten, hetzelfde testharnas, redeneerbudget en dezelfde tijdslimiet. Registreer taaksucces, resultaten van verborgen tests, toolfouten, het totale aantal tokens, nieuwe pogingen en de totale doorlooptijd. Houd Flash-benchmarks in een aparte kolom, omdat GLM-5.3-Flash een ander model is dan het vlaggenschipmodel.

API-prijzen en kosten per voltooide taak

Gebruik de 5.3-kaart voor actuele routeprijzen en de 5.5-kaart voor toekomstige beschikbaarheid. Bij de gedateerde controle varieerde 5.3 van $0.56–$1.40 voor input / $1.76–$4.40 voor output; Flash van $0.072–$0.15 / $0.24–$0.50; FlashX van $0.148–$0.37 / $0.50–$1.25. Elk minimumprijspaar is afkomstig van één actieve route. Gecachete input, tools en andere kosten vallen buiten het volgende voorbeeld.

Voor een hypothetische taak met 100,000 niet-gecachete inputtokens en 20,000 outputtokens:

De tweede regel is 60% goedkoper bij een identiek tokenvolume. Dit is een berekening, geen gemeten werklast. Als een taak drie volledige pogingen zou vereisen met telkens datzelfde volume, zouden de tokenkosten voor 5.3 $0.2736 bedragen. Een toekomstige 5.5-prijs moet worden beoordeeld op basis van het succespercentage en het volume aan nieuwe pogingen, naast de tokentarieven.

Welk model moet je kiezen en wat moet je testen?

Kies 5.3 voor een bestaande tekstgebaseerde programmeerintegratie. Overweeg Flash voor native visuele taken of lagere tokenkosten, en FlashX wanneer de afweging rond inferentiesnelheid belangrijk is. Een summiere OpenCode-vermelding voor 5.5-Flash is een aanwijzing voor een release, geen inzetbare API-specificatie.

Bereid deze voorgestelde tests voor zodra toegang tot 5.5 beschikbaar komt; we hebben ze niet op 5.5 uitgevoerd:

1. Repository repareren: geef beide modellen een vastgezette versie van een project met meerdere bestanden en een bug in het mechanisme voor nieuwe pogingen. Vereis een minimale patch, regressiecontroles en een bestaande testsuite die slaagt. Beoordeel het verborgen foutgeval, niet de uitleg.
2. Financiële code: lever een vaste dataset met ontbrekende datums en de eis om look-ahead bias te voorkomen. Vereis uitvoerbare code, validatie van de grenzen tussen trainings- en testdata en een reproduceerbaar rapport. Dit onderzoekt de gemelde richting van de omgevingen zonder specialistische nauwkeurigheid te veronderstellen.
3. Herstelgedrag van agents: maak één toolantwoord onvolledig en laat één test mislukken. Controleer of de agent de fout onderzoekt, zijn aanpak wijzigt en de oorspronkelijke taak binnen hetzelfde budget voltooit.

Deze taken vertalen de gemelde trainingsrichtingen naar waarneembaar gedrag. Gebruik ze ongewijzigd voor 5.3 en het uiteindelijke 5.5-endpoint.

Zet een GLM-5.3-baseline op via APIMaster

Registreer je, maak een API-sleutel aan en configureer https://apimaster.ai/v1 met glm-5.3. Volgens de documentatie moet redeneren voor dit model zijn ingeschakeld; neem geen instelling voor uitgeschakeld denken over in het verzoek.

curl "https://apimaster.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.3","thinking":{"type":"enabled"},"reasoning_effort":"max","messages":[{"role":"user","content":"Inspect this bug report, propose a patch, and include tests that verify the fix."}]}'

Houd de model-ID configureerbaar en bewaar je evaluatiebestanden. De gecontroleerde 5.3-route met vanafprijs ligt tot 60% onder de officiële tarieven voor niet-gecachete tokens; integratiedetails voor GLM-5.5 kunnen worden toegevoegd zodra er daadwerkelijk een route beschikbaar is.

FAQ

Is GLM-5.5 beter in programmeren dan GLM-5.3?

De gemelde trainingsrichting wijst erop dat programmeren een aandachtspunt is, maar in de aangehaalde bronnen zijn geen vergelijkbare resultaten voor 5.5 gevonden. Een gemeten voorsprong kan nog niet worden vastgesteld.

Heeft GLM-5.5 een groter contextvenster?

De context- en outputlimieten zijn niet vermeld. De gedocumenteerde 5.3-baseline heeft 1M context en 128K output.

Zijn 32B, 122B en 256B de openbare versies van GLM-5.5?

Lumina heeft verduidelijkt dat dit interne post-trainingmodellen zijn die worden samengevoegd tot het volgende basismodel.

Is GLM-5.5 goedkoper dan GLM-5.3?

In deze bronnen is geen openbare prijs voor 5.5 beschikbaar. Het gecontroleerde vanafprijspaar voor 5.3 bij APIMaster is $0.56 / $1.76 per miljoen input- / outputtokens.

Moet ik wachten op GLM-5.5?

Gebruik voor werk van vandaag een beschikbaar model en stel een reproduceerbare baseline vast. Volg 5.5 vanwege de gemelde richting rond het volgende basismodel, programmeren en RSI; houd verwachtingen over de releasedatum gescheiden van bevestigde API-toegang.

Bronnen

Gecontroleerd op 1 november 2026. Voorgestelde evaluaties en kostenvoorbeelden zijn geen testresultaten van 5.5.

1. Lumina: oorspronkelijke post over GLM-5.5-post-training.
2. LuminaBench: bewaarde profielopname en rapport over post-training.
3. Lumina: verduidelijking over interne modellen.
4. Lumina: agents die trainingsdata genereren, en RSI-rapport.
5. OpenCode: GLM-5.5-Flash-gegevens.
6. Z.ai: GLM-5.3-documentatie.
7. Z.ai: GLM-5.3-Flash-documentatie.
8. Z.ai: officiële prijzen.
9. Actuele APIMaster-marketplace, 1 november om 21:24 UTC+8: 5.5, 5.5 Flash, 5.3, Flash, FlashX.