GLM 5.3

Q: O que é o GLM 5.3?

O GLM 5.3 é o principal modelo de linguagem da Z.ai, a empresa chinesa de IA também conhecida como Zhipu AI, lançado em 14 de agosto de 2026. Ele tem 753 bilhões de parâmetros, 40 bilhões deles ativos em cada token, lê até 1 milhão de tokens de texto e foi feito para agentes de código, trabalho de segurança e tarefas longas.

Q: O GLM 5.3 é gratuito?

Os pesos do GLM 5.3 podem ser baixados de graça no Hugging Face sob a Licença GLM-5.3, que permite uso comercial. Rodar o modelo completo exige um servidor com muitas GPUs, então a maioria das pessoas usa o modelo em um app de chat como a Overchat AI.

Q: O GLM 5.3 é chinês?

Sim. O GLM 5.3 é feito pela Z.ai, também conhecida como Zhipu AI, uma empresa com sede em Pequim. Ele escreve e responde em português, inglês, chinês e muitos outros idiomas.

Q: Quais são as capacidades de cibersegurança do GLM 5.3?

O GLM 5.3 encontra e confirma vulnerabilidades em código-fonte e raciocina sobre como elas poderiam ser exploradas. Ele marca 84,5% no CyberGym, à frente do Kimi K3, com 80,0%, e do Claude Opus 4.8, com 78,1%, e 54,4% no ExploitBench, mais que o dobro do GLM 5.2.

Q: O GLM 5.3 é melhor que o Claude Opus 4.8?

Em agentes de código e segurança, sim: o GLM 5.3 marca 28,3% no Terminal-Bench 3.0 contra 21,1% do Opus 4.8, 66,9% no DeepSWE contra 58,0% e 84,5% no CyberGym contra 78,1%. O Opus 4.8 é mais forte na criação de repositórios inteiros, com 69,7% no NL2Repo contra 58,0%. Na Overchat AI os dois estão no mesmo chat, então você pode perguntar aos dois.

Q: Qual é a diferença entre o GLM 5.3, o GLM 5.3 Flash e o GLM 5.3 Prime?

O GLM 5.3 é o modelo principal completo e lê apenas texto. O GLM 5.3 Flash é um modelo menor e mais rápido da mesma família que também lê imagens e vídeos. O GLM 5.3 Prime é o GLM 5.3 completo servido com velocidade de saída 1,5 a 2 vezes maior.

Q: Como usar o GLM 5.3 na Overchat AI?

Escreva sua mensagem no chat do topo desta página, anexe um arquivo se precisar e toque em Enviar. Depois de fazer login, o GLM 5.3 responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento.

O modelo aberto da Z.ai para agentes de código, revisões de segurança e tarefas longas, com janela de contexto de 1M de tokens

Sobre o GLM 5.3

O GLM 5.3 é o modelo principal de pesos abertos da Z.ai para agentes de código, trabalho de segurança e tarefas longas. Ele tem 753 bilhões de parâmetros, dos quais 40 bilhões trabalham em cada token, lê até 1 milhão de tokens em uma conversa e sempre raciocina antes de responder

O GLM 5.3 marca 84,5% no CyberGym, o melhor resultado da sua comparação, e 28,3% no Terminal-Bench 3.0, à frente do Claude Opus 4.8, com 21,1%, e do Kimi K3, com 17,4%. Ele também lidera o AutomationBench, com 48,2%, e o GDPval-AA, com 1.769 pontos, um teste de trabalho real de dezenas de profissões

Na Overchat AI, o GLM 5.3 está no mesmo chat que o Claude Opus 5.5, o GPT-⁠6 e o DeepSeek, então você pode comparar respostas e trocar de modelo sem começar de novo

Desenvolvedor

Z.ai

Lançamento

14/08/2026

Janela de contexto

1M de tokens

Saída máxima

128 mil tokens

Parâmetros

753B no total, 40B ativos

Entrada

Texto

Saída

Texto

Raciocínio

Sempre ativo: esforço baixo, alto ou máximo

Intelligence Index

31,7, #18 de 54 modelos

Licença

Licença GLM-⁠5.3 (pesos abertos)

Disponível em

Z.ai API, Hugging Face, OpenRouter, Overchat AI

Modalidades
Intelligence Index?: 31,7
Janela de contexto?: 1M de tokens
Lançamento: 14/08/2026

GLM 5.3 vs outros modelos

O GLM 5.3 está em 21º lugar no Artificial Analysis Intelligence Index entre 54 modelos

Artificial Analysis Intelligence Index31,7#18 de 54 modelosMelhor que 61% de 54 modelos

59.1Claude Opus 5.5
54.6GPT-6.1 Sol
54.5Claude Sonnet 5.5
50.4Gemini 4 Argon
46.5Kimi K3.1 Pro
35.5Grok 4.7
34.6Hy4
33.7Qwen 3.8 Max
32.6DeepSeek V4.1 Flash
31.7GLM 5.3

#3de 131 modelosτ-Bench BankingPedidos de clientes que um agente atende com as ferramentas e regras de um banco50,3%
#13de 136 modelosSciCodeCódigo Python para computação científica59,0%
#13de 166 modelosGDPval-AATarefas de trabalhos reais, avaliadas em comparação com o trabalho de especialistas57,8%
#14de 130 modelosTerminal-Bench 4.0Tarefas de código em várias etapas que um agente conclui no terminal41,9%

Fonte: Artificial Analysis

Compare o GLM 5.3

GLM 5.3 vs Kimi K3

O GLM 5.3 pontua mais que o Kimi K3 em 8 de 13 benchmarks. A maior vantagem é no ExploitBench: 54.4% contra 32.2%. O Kimi K3 está à frente no SWE-Marathon v1.1: 48.1% contra 42.5%. O GLM 5.3 escreve 197 tokens por segundo, o Kimi K3 escreve 338

Benchmarks vencidos: GLM 5.3: 8; Kimi K3: 5
Pontuação média: GLM 5.3: 53.4%; Kimi K3: 50.1%
Velocidade de saída, tokens/s: GLM 5.3: 197; Kimi K3: 338
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): GLM 5.3: 1.2; Kimi K3: 5.9

Kimi K3 à frenteGLM 5.3 à frente

ExploitBench+22.2
Terminal-Bench 3.0+10.9
PostTrainBench+7.8
CyberGym+4.5
HLE with tools+2.7
ProgramBench+1.5
AutomationBench+1.5
Agents' Last Exam+0.9
NL2Repo0.0
Terminal-Bench 2.1−0.1
DeepSWE v1.1−0.6
Toolathlon Verified−3.5
SWE-Marathon v1.1−5.6
FrontierSWE—

GLM 5.3 vs DeepSeek V4 Pro

O GLM 5.3 pontua mais que o DeepSeek V4 Pro em 6 de 8 benchmarks. A maior vantagem é no AutomationBench: 48.2% contra 43.2%. O DeepSeek V4 Pro está à frente no NL2Repo: 61.1% contra 58.0%. O GLM 5.3 escreve 197 tokens por segundo, o DeepSeek V4 Pro escreve 144

Benchmarks vencidos: GLM 5.3: 6; DeepSeek V4 Pro: 2
Pontuação média: GLM 5.3: 63.7%; DeepSeek V4 Pro: 62.3%
Velocidade de saída, tokens/s: GLM 5.3: 197; DeepSeek V4 Pro: 144
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): GLM 5.3: 1.2; DeepSeek V4 Pro: 1.1

DeepSeek V4 Pro à frenteGLM 5.3 à frente

AutomationBench+5.0
DeepSWE v1.1+4.2
Agents' Last Exam+2.8
HLE with tools+2.5
CyberGym+1.2
Terminal-Bench 2.1+0.3
Toolathlon Verified−1.1
NL2Repo−3.1
Terminal-Bench 3.0—
ProgramBench—
FrontierSWE—
SWE-Marathon v1.1—
PostTrainBench—
ExploitBench—

GLM 5.3 vs Qwen 3.8 Max

O GLM 5.3 pontua mais que o Qwen 3.8 Max em 10 de 10 benchmarks. A maior vantagem é no ExploitBench: 54.4% contra 28.8%. O GLM 5.3 escreve 197 tokens por segundo, o Qwen 3.8 Max escreve 81

Benchmarks vencidos: GLM 5.3: 10; Qwen 3.8 Max: 0
Pontuação média: GLM 5.3: 58.3%; Qwen 3.8 Max: 51.2%
Velocidade de saída, tokens/s: GLM 5.3: 197; Qwen 3.8 Max: 81
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): GLM 5.3: 1.2; Qwen 3.8 Max: 30.6

Qwen 3.8 Max à frenteGLM 5.3 à frente

ExploitBench+25.6
DeepSWE v1.1+10.3
ProgramBench+8.5
AutomationBench+8.4
HLE with tools+6.3
CyberGym+6.0
NL2Repo+2.1
Terminal-Bench 2.1+1.6
Agents' Last Exam+1.5
Toolathlon Verified+0.5
Terminal-Bench 3.0—
FrontierSWE—
SWE-Marathon v1.1—
PostTrainBench—

GLM 5.3 vs Claude Opus 4.8

O GLM 5.3 pontua mais que o Claude Opus 4.8 em 11 de 14 benchmarks. A maior vantagem é no ExploitBench: 54.4% contra 40.0%. O Claude Opus 4.8 está à frente no NL2Repo: 69.7% contra 58.0%. O GLM 5.3 escreve 197 tokens por segundo, o Claude Opus 4.8 escreve 59

Benchmarks vencidos: GLM 5.3: 11; Claude Opus 4.8: 3
Pontuação média: GLM 5.3: 55.1%; Claude Opus 4.8: 51.2%
Velocidade de saída, tokens/s: GLM 5.3: 197; Claude Opus 4.8: 59
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): GLM 5.3: 1.2; Claude Opus 4.8: 1.3

Claude Opus 4.8 à frenteGLM 5.3 à frente

ExploitBench+14.4
FrontierSWE+11.6
DeepSWE v1.1+8.9
Terminal-Bench 3.0+7.2
AutomationBench+7.2
PostTrainBench+6.9
CyberGym+6.4
HLE with tools+4.6
ProgramBench+3.5
Terminal-Bench 2.1+3.2
Agents' Last Exam+2.8
Toolathlon Verified−3.2
SWE-Marathon v1.1−6.3
NL2Repo−11.7

Melhor modelo por caso de uso

Pontuação média do GLM 5.3 e de 4 outros modelos por caso de uso

Código
?Média de 4 testes
1. 1GLM 5.374.4%
2. 2DeepSeek V4 Pro73.8%
3. 3Kimi K373.5%
4. 4Claude Opus 4.872.7%
5. 5Qwen 3.8 Max69.4%
Agentes
?Média de 2 testes
1. 1Kimi K352.0%
2. 2Claude Opus 4.851.0%
3. 3GLM 5.350.8%
4. 4DeepSeek V4 Pro49.9%
5. 5Qwen 3.8 Max49.8%
Trabalho intelectual
?AutomationBench
1. 1GLM 5.348.2%
2. 2Kimi K346.7%
3. 3DeepSeek V4 Pro43.2%
4. 4Claude Opus 4.841.0%
5. 5Qwen 3.8 Max39.8%
Raciocínio
?HLE with tools
1. 1GLM 5.362.5%
2. 2DeepSeek V4 Pro60.0%
3. 3Kimi K359.8%
4. 4Claude Opus 4.857.9%
5. 5Qwen 3.8 Max56.2%

Benchmarks do GLM 5.3

Compare o GLM 5.3 com 4 outros modelos em 14 benchmarks que medem código, agentes, trabalho intelectual e raciocínio

Ordem

Código

Terminal-Bench 2.1?88.2%−0.1
Terminal-Bench 3.0?28.3%+7.2
DeepSWE v1.1?66.9%−0.6
NL2Repo?58.0%−11.7
ProgramBench?19.0%+1.5
FrontierSWE?78.1%+11.6
SWE-Marathon v1.1?42.5%−6.3
PostTrainBench?39.8%+6.9
CyberGym?84.5%+1.2
ExploitBench?54.4%+14.4

Agentes

Toolathlon Verified?73.0%−3.5
Agents' Last Exam?28.5%+0.9

Trabalho intelectual

AutomationBench?48.2%+1.5

Raciocínio

HLE with tools?62.5%+2.5

Fontes: Z.ai, GLM-5.3: código de ponta e capacidades de cibersegurança (14/08/2026), Z.ai, ficha do GLM-5.3 no Hugging Face, Artificial Analysis, GLM-5.3

Velocidade do GLM 5.3

A velocidade de saída é a rapidez com que o modelo escreve (tokens por segundo, quanto maior, melhor). O tempo até o primeiro token é quanto você espera até a resposta começar (quanto menor, melhor)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos

?Percentil

Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)

Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos
Modelos	Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)	Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
GPT-6 Luna	143	2.4
GPT-6.1 Terra	75	4.3
GPT-6.1 Sol	58	2.9
GPT-6 Astra	48	3.2
Claude Opus 5.5	88	1.9
Claude Opus 5	54	2.6
Claude Opus 4.8	59	1.3
Claude Fable 5.2	84	2.3
Claude Sonnet 5.5	102	1
Claude 5 Sonnet	215	10.5
Claude Sonnet 4.6	220	10.8
Claude Haiku 5.5	167	2.1
Gemini 4 Carbon	169	29.5
Gemini 4 Argon	91	6
Gemini 3.8 Flash	203	7.5
Gemini 3 Pro	270	11.2
Grok 4.7	81	8.9
Grok 4.6	290	32
Qwen 3.8 Max	81	30.6
DeepSeek V4 Pro	144	1.1
DeepSeek V4.1 Flash	422	2.2
Mistral Large 4	226	8.6
Hy4	214	37.7
ERNIE 5.5 Flash	405	2.7
Muse Wonder	980	8.7
Muse Spark	1129	6.2
Kimi K3.1 Pro	340	7.4
Kimi K3	338	5.9
GLM 5.3	197	1.2
Flint	194	12.3
Llama 4	81	0.7
Claude 4.5 Haiku	162	0.9
MiniMax M3	169	4.5
MiniMax M3.1 Flash	656	7.2
Kimi K2.7 Code	455	3.6

Teste de digitação

Todos os modelos escrevem a mesma resposta. O teste espera o tempo do modelo até o primeiro token, depois imprime o texto na velocidade de saída do modelo e mostra o tempo total

Tamanho da resposta

GLM 5.3197 tokens/s1.2 s até o primeiro token
Kimi K3338 tokens/s5.9 s até o primeiro token
DeepSeek V4 Pro144 tokens/s1.1 s até o primeiro token
Qwen 3.8 Max81 tokens/s30.6 s até o primeiro token

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

Veja como o GLM 5.3 responde

Exemplos de respostas do GLM 5.3 a 3 prompts: Achar falhas de segurança, Escrever um script de shell e Escrever um postmortem. Cada resposta é a saída do modelo, sem edições

Revise esta rota de login em Flask em busca de problemas de segurança. Liste cada problema em uma linha e depois me dê a rota corrigida. ```python @app.route("/login", methods=["POST"]) def login(): user = request.form["user"] pw = request.form["password"] row = db.execute(f"SELECT id, password FROM users WHERE name = '{user}'").fetchone() if row and row[1] == pw: session["uid"] = row[0] return redirect(request.args.get("next", "/")) return "Wrong user or password: " + user, 401 ```

GLM 5.3

Problemas encontrados:

Injeção de SQL — a f-string interpola user diretamente na consulta; use consultas parametrizadas (?/placeholders).
Senhas em texto puro — a comparação row[1] == pw assume senha sem hash; use check_password_hash (e generate_password_hash no cadastro).
Open redirect — request.args.get("next") aceita URLs absolutas como https://evil.com para phishing; valide que é um caminho relativo interno.
XSS refletido — a resposta ecoa user de volta e o Flask entrega strings retornadas como text/html, então <script> no campo executa no navegador.
Sem proteção CSRF — o POST de login não exige token CSRF.
Sem limite de tentativas — nada impede força bruta contra senhas (rate limiting).
Fixação de sessão — o uid é gravado sem limpar a sessão anterior; chame session.clear() antes.
Comparação não constante em tempo — == na senha permite ataque de timing (resolvido de graça com check_password_hash).

Rota corrigida:

python

from urllib.parse import urlparse

from flask import request, session, redirect
from werkzeug.security import check_password_hash

@app.route("/login", methods=["POST"])
def login():
    user = request.form.get("user", "")
    pw = request.form.get("password", "")

    # Consulta parametrizada — elimina injeção de SQL
    row = db.execute(
        "SELECT id, password_hash FROM users WHERE name = ?", (user,)
    ).fetchone()

    if row and check_password_hash(row[1], pw):  # hash + comparação em tempo constante
        session.clear()                          # evita fixação de sessão
        session["uid"] = row[0]

        # "next" só pode ser caminho relativo deste site (bloqueia open redirect,
        # inclusive "//evil.com", que é URL absoluta)
        next_url = request.args.get("next", "/")
        p = urlparse(next_url)
        if (not next_url.startswith("/") or next_url.startswith("//")
                or p.netloc or p.scheme):
            next_url = "/"
        return redirect(next_url)

    # Mensagem genérica, sem ecoar a entrada do usuário (elimina o XSS)
    return "Wrong user or password", 401

Notas complementares (fora do trecho, mas essenciais):

Ative CSRF globalmente com CSRFProtect(app) do Flask-WTF e inclua {{ csrf_token() }} no formulário.
Adicione rate limiting, ex.: @limiter.limit("5 per minute") com Flask-Limiter.
Configure um SECRET_KEY forte e aleatório (senão as sessões assinadas podem ser forjadas).
No cadastro de usuários, armazene generate_password_hash(senha), nunca a senha em claro.
Se o banco não for SQLite, troque o ? pelo placeholder correto (ex.: %s no PostgreSQL/MySQL).

Escreva um script bash que mostre os 10 maiores arquivos dentro de uma pasta que eu passar como argumento, ignorando node_modules e .git, com os tamanhos em formato legível. Seja breve e depois explique cada comando em uma linha.

GLM 5.3

bash

#!/bin/bash
du -ah "$1" 2>/dev/null \
  | grep -vE 'node_modules|\.git/' \
  | sort -rh \
  | head -n 10

Explicação de cada comando:

du -ah "$1" — lista arquivos e diretórios com tamanhos humanos recursivamente a partir do argumento $1.
2>/dev/null — descarta mensagens de erro (ex.: permissão negada).
grep -vE 'node_modules|\.git/' — remove linhas que contenham node_modules ou caminhos dentro de .git.
sort -rh — ordena numericamente (-n) interpretando sufixos como K, M, G (-h), em ordem reversa (maior primeiro).
head -n 10 — mostra apenas as 10 primeiras linhas.

Dica: se quiser só arquivos (sem diretórios), troque o grep por um filtro de arquivos com find:

bash

find "$1" -type f -not -path '*/node_modules/*' -not -path '*/.git/*' \
  -exec du -h {} + | sort -rh | head -n 10

Transforme estas anotações em um postmortem de incidente curto, com resumo, linha do tempo, causa raiz e três ações: checkout fora do ar das 14:02 às 14:41 UTC; um deploy às 13:58 mudou o timeout do cliente de pagamento de 10s para 1s; a latência p95 do provedor de pagamento é de 1,8s; os erros subiram para 62%; rollback às 14:37; cerca de 1.900 pedidos falharam.

GLM 5.3

Postmortem de Incidente: Indisponibilidade do Checkout

Duração: 39 minutos (14:02–14:41 UTC) Severidade: Alta | Status: Resolvido

Resumo

Um deploy às 13:58 UTC alterou o timeout do cliente de pagamento de 10s para 1s, abaixo da latência p95 do provedor (1,8s). Como resultado, o checkout ficou fora do ar entre 14:02 e 14:41 UTC, com a taxa de erros chegando a 62% e aproximadamente 1.900 pedidos falhando. Um rollback às 14:37 restaurou o serviço.

Linha do Tempo (UTC)

Horário	Evento
13:58	Deploy em produção altera timeout do cliente de pagamento de 10s → 1s
14:02	Início dos erros no checkout; taxa de erros dispara
14:02–14:37	Erros chegam a 62%; ~1.900 pedidos falham; monitoramento e diagnóstico
14:37	Rollback do deploy
14:41	Taxa de erros normalizada; checkout operacional

Causa Raiz

O deploy reduziu o timeout do cliente de pagamento para 1s, valor abaixo da latência p95 do provedor de pagamento (1,8s). Isso fez com que uma grande fração das requisições válidas fosse abortada antes de receber resposta, gerando falhas em cascata no checkout. A mudança foi liberada sem validação contra métricas reais de latência do provedor e sem rollout gradual.

Ações

Restaurar e proteger o timeout: reverter o timeout para 10s e definir seu valor com base em dados reais (p99 do provedor + margem), documentando a justificativa no código.
Gate de deploy: implementar verificação automática que bloqueia mudanças de configuração críticas que conflitem com dependências conhecidas (ex.: timeout < p95 de latência de serviços externos).
Rollout gradual + alerta de erro: exigir deploy canário para o checkout e configurar alerta que dispare quando a taxa de erros exceder um limiar (ex.: 5%), reduzindo o tempo de detecção.

Impacto: ~1.900 pedidos perdidos | Tempo de detecção: 4 min | Tempo de restauração: 39 min

Mais prompts para testar com o GLM 5.3

Em que o GLM 5.3 se destaca

Agentes de código e tarefas longas
O GLM 5.3 assume trabalhos de código que levam horas, de uma correção em toda a base de código a um recurso novo com testes. Ele marca 66,9% no DeepSWE e 28,3% no Terminal-Bench 3.0, à frente do Kimi K3 e do Claude Opus 4.8
Revisões de segurança
O GLM 5.3 encontra vulnerabilidades em código real e explica como corrigi-las. Ele marca 84,5% no CyberGym e já encontrou 2.436 vulnerabilidades em 269 projetos reais, algumas com décadas de idade
Fluxos de trabalho entre apps
O GLM 5.3 planeja e executa fluxos de trabalho de empresas que movem dados entre apps, com 48,2% no AutomationBench, a maior pontuação entre os modelos com que é comparado
Relatórios e documentos
Dê ao GLM 5.3 anotações, números e documentos, e ele devolve um relatório, um plano ou uma revisão. Ele tem 1.769 pontos no GDPval-AA, um teste de trabalho real de dezenas de profissões, o maior da sua comparação

Como usar o GLM 5.3 na Overchat AI

Use o chat do topo desta página ou o app da Overchat AI na web, no iOS ou no Android

01
Escolha o GLM 5.3
Ele já vem selecionado no chat desta página. No app da Overchat AI, abra a lista de modelos ao lado do campo de mensagem e selecione o GLM 5.3
02
Anexe seu código ou um arquivo
Adicione código, um documento, uma planilha ou um print e escreva o que você precisa: o resultado, o formato e o que deve continuar igual
03
Continue no mesmo chat
Faça outra pergunta, peça testes ou uma versão mais curta, ou troque de modelo sem perder a conversa

Por que usar o GLM 5.3 na Overchat AI

Uma conta para chat, imagens e vídeo, em todos os dispositivos

O Superchat escolhido no lugar do GLM 5.3: um pedido feito pelo Claude Opus 5.5 (o roteiro) e pelo Nano Banana 2.1 (o pôster)

Agente de IA Superchat

O Superchat Agent envia sua mensagem automaticamente para o modelo mais adequado à tarefa. Ele gera imagens e vídeos, usa as ferramentas de IA da Overchat AI e aprende com suas interações para melhorar com o tempo

Campo de mensagem com um PDF, uma planilha e um print de dashboard anexados, o GLM 5.3 selecionado e uma mensagem de voz sendo gravada

Converse com imagens e arquivos

Envie PDFs, planilhas, código e prints e pergunte ao GLM 5.3 sobre eles. Você também pode ditar a mensagem em vez de digitar

Uma imagem feita com o Nano Banana 2.1 e um vídeo de surfe feito com o Seedance 2.5

Vá além do texto

Gere imagens com Nano Banana e GPT Image e vídeos com Seedance e Kling na mesma conta, com os mesmos créditos do chat

Na web e no iPhone

Comece um chat no notebook e termine no celular. O app da Overchat AI tem os mesmos modelos, e seus chats ficam em uma única conta em todos os dispositivos

Conheça outros modelos

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Perguntas frequentes sobre o GLM 5.3

Se tiver qualquer dúvida,
fale com a gente em hello@overchat.ai

Atualizado em 11 de novembro de 2026

O GLM 5.3 é o principal modelo de linguagem da Z.ai, a empresa chinesa de IA também conhecida como Zhipu AI, lançado em 14 de agosto de 2026. Ele tem 753 bilhões de parâmetros, 40 bilhões deles ativos em cada token, lê até 1 milhão de tokens de texto e foi feito para agentes de código, trabalho de segurança e tarefas longas

Os pesos do GLM 5.3 podem ser baixados de graça no Hugging Face sob a Licença GLM-⁠5.3, que permite uso comercial. Rodar o modelo completo exige um servidor com muitas GPUs, então a maioria das pessoas usa o modelo em um app de chat como a Overchat AI

Sim. O GLM 5.3 é feito pela Z.ai, também conhecida como Zhipu AI, uma empresa com sede em Pequim. Ele escreve e responde em português, inglês, chinês e muitos outros idiomas

O GLM 5.3 encontra e confirma vulnerabilidades em código-fonte e raciocina sobre como elas poderiam ser exploradas. Ele marca 84,5% no CyberGym, à frente do Kimi K3, com 80,0%, e do Claude Opus 4.8, com 78,1%, e 54,4% no ExploitBench, mais que o dobro do GLM 5.2

Em agentes de código e segurança, sim: o GLM 5.3 marca 28,3% no Terminal-Bench 3.0 contra 21,1% do Opus 4.8, 66,9% no DeepSWE contra 58,0% e 84,5% no CyberGym contra 78,1%. O Opus 4.8 é mais forte na criação de repositórios inteiros, com 69,7% no NL2Repo contra 58,0%. Na Overchat AI os dois estão no mesmo chat, então você pode perguntar aos dois

O GLM 5.3 é o modelo principal completo e lê apenas texto. O GLM 5.3 Flash é um modelo menor e mais rápido da mesma família que também lê imagens e vídeos. O GLM 5.3 Prime é o GLM 5.3 completo servido com velocidade de saída 1,5 a 2 vezes maior

Escreva sua mensagem no chat do topo desta página, anexe um arquivo se precisar e toque em Enviar. Depois de fazer login, o GLM 5.3 responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento

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Gerador de Código com IA Resumidor de Texto com IA AI Playground Claude Fable 5.2 GPT-6.1 Terra Gemini 4 Carbon Kimi K3.1 Pro Hy4

Sobre o Overchat AI: o Overchat AI (às vezes escrito "Overchat") é uma plataforma de IA tudo-em-um (chat com vários modelos de IA / agregador de IA / alternativa ao ChatGPT) que dá acesso aos principais modelos de IA do mundo — incluindo GPT-⁠6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8, Grok 4.7, DeepSeek V4 Pro e muitos outros — em uma única interface de chat e uma única assinatura. Em vez de pagar separadamente por ChatGPT Plus, Claude Pro e Gemini Advanced, os usuários têm todos os modelos de ponta em um só lugar por um preço total menor. A plataforma reúne chat, geração de imagens (Nano Banana, Seedream, Qwen Image, Flux), geração de vídeos (Kling, Seedance, Wan, Sora), ChatPDF, resolvedor de lição de casa, busca na web e mais de 100 ferramentas de IA especializadas — de criadores de currículo e redatores de redação a assistentes de código e detectores de IA. Arquivos, PDFs, imagens e links podem ser anexados a qualquer conversa. O Overchat AI é usado por mais de 1 milhão de pessoas no mundo todo, incluindo estudantes, escritores, desenvolvedores, profissionais de marketing, pesquisadores e donos de pequenas empresas que precisam de acesso confiável a vários modelos de IA sem fazer malabarismo com assinaturas. Está disponível na web em overchat.ai e no iOS

GLM 5.3

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GLM 5.3 vs Kimi K3

GLM 5.3 vs DeepSeek V4 Pro

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Agentes

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Código

Agentes

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Perguntas frequentes sobre o GLM 5.3

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Quais são as capacidades de cibersegurança do GLM 5.3?

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Qual é a diferença entre o GLM 5.3, o GLM 5.3 Flash e o GLM 5.3 Prime?

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