GLM-5.3 (US)

GLM-5.3 (US) 属于 GLM 系列，是部署在 Amazon Bedrock 上的区域版本，与同门 Global 版并行供应。它面向需要在托管环境里处理长文本的团队：100 万 tokens 上下文与 128000 tokens 单次最大输出，可覆盖长文档审阅、跨文件比对和长链路 Agent 任务；开放权重则让有私有化需求的团队保留自建选项。输入输出均为纯文本，能力项包括推理、工具调用、结构化输出与温度调节，更适合嵌入既有系统与工作流，而非当作独立对话产品使用。目前本站仅收录单一平台报价，也没有该模型的第三方跑分，选型时应以自身业务的压测结果为准，而不是依赖榜单结论。

选型建议需要长上下文、开源权重且已有 Bedrock 体系的纯文本任务可以选它；需要多模态输入或要求公开跑分背书的选型应另找参照。

• 处理百万 tokens 量级的合同、财报或代码库，做跨章节检索与长文摘要
• 在 Agent 流程中编排工具调用，完成多步检索、校验与结果回填
• 用结构化输出把非结构化文本整理成固定字段的结果，便于下游系统消费
• 为固定系统提示与知识库问答启用缓存读，压低重复输入的计费成本
• 借助开放权重在自有环境做微调验证，评估后续私有化部署的可行性

GLM-5.3 (US) 沿用 GLM 系列的技术路线，本站可确认的是规格层面的能力边界，参数规模等内部细节未有公开披露。

• 结构公开资料对 GLM-5.3 的参数规模与网络结构披露较少，可确认的是它属 GLM 系列、开放权重、纯文本输入输出。
• 能力覆盖推理、工具调用、结构化输出与温度调节，定位在可编排的生产级文本处理，而不只是单轮问答。
• 披露上下文窗口 100 万 tokens、单次最大输出 128000 tokens，规格上明确偏向长文档与长会话类负载。

开源权重

是

模型家族

glm

本站未收录该模型的第三方跑分，性能只能依据能力项与规格做定性判断，实际表现需结合自有任务验证。

• 强项百万级上下文配合 12.8 万 tokens 输出上限，适合长文档摘要、跨文件比对与多步工具调用链路。
• 短板只支持文本输入输出，缺少多模态能力；也缺少公开评测数据，复杂推理的实际水平难以事先预估。
• 适合需要开源权重、长上下文与稳定结构化输出的文本处理与 Agent 场景，尤其是已有 Bedrock 体系在用的团队。

官方挂牌价按 tokens 计费，输入与输出分档，另有低于输入价的缓存读档位；由于缺少跑分数据，性价比只能做价格侧比较。

• 定位属于托管文本模型的中段价位，输入与输出分开计价，输出单价明显高于输入，长输出任务成本更敏感。
• 横向对比比 GLM-5.3 (Global) 高约 9.1%，但显著低于同平台 Claude Opus 4.6 与 Sonnet 4.6 各区域版本的挂牌价。
• 平台差价目前只有 models.dev 与其 amazon-bedrock 条目两个报价来源，数值一致，暂无跨平台价差可比较。
• 省钱缓存读单价低于输入单价，固定系统提示、重复前缀的长会话与知识库问答可优先走缓存以压低成本。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $1.848/M / $5.808/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径仅有厂商公布的价格与规格，无第三方跑分与独立评测，横向对比只反映挂牌价，不代表实际效果差异。
• 边界单一平台收录，US 与 Global 版本价格不同，跨区域迁移前需确认可用区、合规要求与计费口径。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。