8月15日消息，日前智谱正式发布了GLM-5.3大模型，相比5.2版没有升级基座模型，还是7440亿参数量，但性能大幅提升，直追Fable 5。
对于GLM-5.3的表现，国内外的AI用户都很惊讶，甚至有人怀疑是智谱过拟合目前的评测项目了，但这几天网友实测表现也否定了这种跑分作弊的可能。
GLM-5.3用美国大模型1/10到1/5的参数量就做到了这么强的性能，靠的就是他们的RL后训练，这方面GLM-5.3堪称后训练之神了，而且智谱表示还有潜力可挖，估计后续的GLM-5.5还能更强。
GLM-5.3这次不仅是性能直追Fable级别，而且保持了价格优势，相比GLM-5.2没涨价，再加上使用中减少了Token用量，整体成本还是下降的。
Command Code用FlappyBench测试项目对比了GLM-5.3、Fable 5 和 GPT-5.6 Sol三个模型的性能与花费，根据功能、UX/UI和成本评分如下：
Fable 5 → 9.5/10 · $0.420
GLM 5.3 → 9/10 · $0.018
GPT-5.6 Sol → 9/10 · $0.150
结果就很明显了，Fable 5在质量上获胜，但成本是GLM 5.3的23倍，换句话说GLM-5.3的性价比高出20倍左右。
GLM 5.3的输出优于GPT 5.6 Sol，成本仅为其1/8，同样大幅领先。
虽然他们建议用户如果更看重质量，那就选择Fable 5，但这实际上是给Fable 5挽尊，GLM-5.3跟其质量差距谈不上多明显，但20倍的性价比是无法忽视的，不论是程序员个人还是公司，长期使用的成本就不一样了，选择谁是一目了然的。
