GLM 5.3: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Su fuerte es Coding (#16 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.71 contra 9.64). Cuesta $7.02 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 193 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 35 tareas medidas es 7.42. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- Precisión literal (hex, JWT, configs) — 8.93 (+1.51 contra su media).
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 8.89 (+1.47 contra su media).
- JSON estructurado (extracción, schemas) — 8.84 (+1.42 contra su media).
- Extraer los datos verificables de un texto — 8.42 (+1.00 contra su media).
Donde se cae
- Tool calling (llamada de funciones) — 5.46 (-1.96 contra su media).
- Resistencia a prompt injection — 5.52 (-1.90 contra su media).
- Razonamiento profundo (matemática, Fermi) — 6.03 (-1.39 contra su media).
- No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 6.35 (-1.07 contra su media).
Si GLM 5.3 no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3.7 Flash | 8.49 | $0.204 | 28.5 s | misma nota o mejor, menos plata por llamada |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 8.23 | $3.84 | 4.6 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: GLM 5.3 en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 193 |
| Tool calling | 7.91 |
| Resistencia a prompt injection | 5.95 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $1.40 |
| Precio por millón · salida | $4.40 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 69.5 s |
| Ventana de contexto | 1.048.576 |
| Contexto útil medido | 800.000 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| GLM 5.3 | 8.52 | $7.02 |
| GPT-5.6 Luna | 8.52 | $0.930 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- GPT-5.6 Luna (el techo medido) no le saca ventaja de calidad: 8.52 contra 8.52.
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) cuesta 6 veces más y no rinde más: 8.48 contra 8.52.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 12.407 | 40.527 | 50.658 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 8.980 | 32.768 | 40.960 |
| OCR / extracción desde imágenes | 2.651 | 23.126 | 28.907 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 10.793 | 22.411 | 28.013 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 8.424 | 13.290 | 16.612 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 8.638 | 12.987 | 16.233 |
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 4.672 | 12.359 | 15.448 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 5.738 | 11.013 | 13.766 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 5.130 | 10.682 | 13.352 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 7.832 | 10.310 | 12.887 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 2.264 | 10.164 | 12.705 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 7.502 | 9.990 | 12.487 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 3.758 | 9.897 | 12.371 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 778 | 9.893 | 12.366 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 3.029 | 9.223 | 11.528 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 6.349 | 9.103 | 11.378 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 3.068 | 7.965 | 9.956 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 7.307 | 7.307 | 9.133 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 4.435 | 7.124 | 8.905 |
| Traducción (es↔en) | 2.371 | 6.146 | 7.682 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 1.116 | 5.678 | 7.097 |
| Verificar VARIOS datos de una vez (lote) | 2.162 | 4.449 | 5.561 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 1.436 | 3.682 | 4.602 |
| Resistencia a prompt injection | 451 | 3.165 | 3.956 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 1.386 | 3.150 | 3.937 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 542 | 2.242 | 2.802 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 955 | 2.165 | 2.706 |
| Resúmenes y extracción de datos | 1.928 | 1.928 | 2.410 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 1.525 | 1.576 | 1.970 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 233 | 1.070 | 1.337 |
| Verificar un dato contra su fuente | 406 | 987 | 1.233 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 422 | 834 | 1.042 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 124 | 595 | 743 |
| Aguja en el pajar (contexto largo en español) | 221 | 428 | 535 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 223 | 335 | 418 |
Los números oficiales de GLM 5.3
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
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