GLM-5.3 теперь работает на SambaCloud

GLM-5.3 — это флагманская модель Z.ai для сложной разработки программного обеспечения и долгосрочных агентских задач. Она достигает передовых результатов среди моделей с открытыми весами в тестах Terminal-Bench 3.0 и Agents' Last Exam, при этом используя меньше выходных токенов на задачу, чем некоторые закрытые передовые модели. GLM-5.3 теперь доступна на SambaCloud со скоростью более 200 токенов/с под строкой модели GLM-5.3. Read Z.ai's full GLM-5.3 announcement here.

Почему GLM-5.3

GLM-5.3 создана для работы, которую действительно выполняют агенты: длинные последовательности зависимых шагов в реальной кодовой базе, терминале или корпоративной системе. Она набирает 28,3 балла в Terminal-Bench 3.0 и 66,9 балла в DeepSWE v1.1, что является лучшим показателем среди моделей с открытыми весами, и достигает этих цифр с меньшим количеством выходных токенов на задачу, чем некоторые закрытые передовые модели.

Три причины, по которым она отлично подходит для команд, использующих агентов в продакшене:

• Долгосрочное программирование и агентская работа. GLM-5.3 была обучена в средах, имитирующих многодневные экспертные инженерные задачи, с доступом к вычислительным кластерам, кодовым базам, документации и результатам экспериментов. Она создана для того, чтобы выполнять задачу от начала до конца, а не ждать, пока пользователь ее декомпозирует.
• Эффективность токенов. Внутренний тест Z.ai Code Bench показывает, что GLM-5.3 достигает 31,4% при использовании около 50 тыс. выходных токенов на задачу, опережая Claude Opus 4.8 с 29,5% при 120 тыс. токенов. В агентских циклах, где каждый шаг является вызовом модели, меньшее количество токенов на шаг приводит к снижению затрат и ускорению выполнения.
• Оборонительная безопасность. GLM-5.3 удерживает лучший опубликованный результат в CyberGym, бенчмарке по обнаружению уязвимостей, а Центр стандартов и инноваций в области ИИ США оценил ее как самую продвинутую модель с открытыми весами для кибербезопасности. Команды, занимающиеся аудитом кода и исследованием уязвимостей, получают открытую модель передового класса для своей работы.

Где GLM-5.3 уже работает

На OpenRouter пять приложений, направляющих больше всего токенов в GLM-5.3, являются агентскими средами: Claude Code лидирует с 2,5 трлн токенов, за ним следуют Hermes Agent (895 млрд), Strix (826 млрд), pi (681 млрд) и omp (476 млрд). Три из них — это агенты для программирования, а Strix — это агент безопасности с открытым исходным кодом, который использует GLM-5.3 для поиска и проверки уязвимостей. Разработчики сегодня используют GLM-5.3 не только для чата; они внедряют ее в долгосрочные циклы, где каждый шаг — это вызов модели, что является именно той рабочей нагрузкой, где скорость имеет наибольшее значение.

Вот трассировка типичного запуска агента на SambaCloud: 41 вызов модели за 17 минут 30 секунд, 5,4 миллиона входных токенов и чуть менее 42 000 выходных токенов. Каждый шаг повторно отправляет все, что агент видел до этого момента, поэтому входные данные растут с 38 тыс. токенов при первом вызове до более чем 114 тыс. к восьмому, в то время как выходные данные остаются небольшими: несколько сотен токенов рассуждений и вызов инструмента. Более 91% этих входных данных было получено из кэша.

Агентские рабочие нагрузки такого типа — это то, для чего была обучена GLM-5.3, и именно поэтому задержка на один вызов важнее, чем любой отдельный бенчмарк. Работая со скоростью более 200 токенов/с на SambaCloud, GLM-5.3 делает каждый из этих шагов достаточно коротким, чтобы весь процесс завершился, пока разработчик еще наблюдает за ним.

Начало работы

Вызов из Python

С помощью нескольких строк кода на Python вы можете передать GLM-5.3 реальную инженерную задачу и позволить ей планировать, реализовывать и проверять свою собственную работу.

GLM-5.3 выводит передовое агентское программирование и мощнейшие возможности безопасности моделей с открытыми весами в продакшен. SambaNova запускает ее со скоростью более 200 токенов/с.

Попробуйте в ZCode

ZCode — это агентская среда разработки Z.ai, созданная для тех же долгосрочных задач, на которых обучалась GLM-5.3. Она принимает любого провайдера, совместимого с OpenAI или Anthropic, поэтому для подключения к SambaCloud нужно выполнить четыре шага:

• Откройте настройки в левом нижнем углу ZCode и перейдите в раздел Model Providers.
• Добавьте провайдера и установите OpenAI Base URL на https://api.sambanova.ai/v1, а Anthropic Base URL на [SambaCloud Anthropic Messages endpoint].
• Вставьте ваш API-ключ SambaCloud.
• Сохраните, затем выберите GLM-5.3 в меню моделей и установите уровень рассуждения (reasoning effort) на максимум.

После этого ZCode будет запускать GLM-5.3 на SambaCloud для каждой задачи: понимания проекта, написания кода, решения проблем и многошаговых рабочих процессов, длящихся часами.

Другие агенты для программирования

Та же замена базового URL работает в Claude Code, OpenCode и Codex CLI. Для Codex используйте конечную точку Responses API и объявите low, high и max в качестве поддерживаемых уровней рассуждения в вашем каталоге моделей.

Попробуйте GLM-5.3 в песочнице SambaCloud или создайте API-ключ и подключите его к своей агентской среде уже сегодня.