AIREITERYeni bir temel model eğitmeden DeepSWE skorunu 46,2'den 66,9'a taşımak dikkat çekici bir sonuç. Z.ai, GLM-5.2'nin 753 milyar parametreli temelini yalnızca post-training ile GLM-5.3'e dönüştürerek, kodlama tarafında sınıra yakın bir model ortaya koyduğunu söylüyor. Ancak lansmandan üç gün sonra tablo tam değil: Token bazlı API hâlâ yok ve “open-weights” olarak konumlanan modelin ağırlıkları, iki haftalık güvenlik incelemesi nedeniyle henüz paylaşılmadı.
GLM-5.3 tam olarak ne sunuyor?
14 Ağustos 2026'da yayımlanan GLM-5.3, Z.ai'nin uzun soluklu yazılım mühendisliği ve ajan görevlerine odaklanan yeni amiral gemisi modeli. Resmî model dokümantasyonu, lansmanın en sıra dışı noktasını açıkça doğruluyor: GLM-5.3, GLM-5.2 ile aynı temel modeli kullanıyor. İddia edilen tüm gelişmeler; problemi saptama, uygulama, doğrulama ve teslim süreçlerini kapsayan gerçekçi mühendislik iş akışlarıyla yapılan post-training aşamasından geliyor.
Dolayısıyla burada yeni bir mimari değil, aynı ailenin daha ileri eğitilmiş bir üyesi var. GLM-5.2, Haziran 2026 ortasında 753 milyar parametreli bir Mixture-of-Experts modeli olarak yayımlanmıştı. MIT lisanslı ağırlıkları 17 Haziran'dan beri Hugging Face'te bulunuyor; TechTimes da çıkış döneminde bunu bildirmişti.
| Özellik | GLM-5.3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Temel model | Aynı 753B MoE (Z.ai'ye göre) | 753B MoE, MIT lisansı |
| Bağlam penceresi | 1M token | 1M token |
| Maksimum çıktı | 128K token | 128K token |
| Girdi / çıktı | Metin / metin | Metin / metin |
| Araç desteği | Function calling, MCP, JSON output, context caching, thinking modes | Aynı liste (GLM-5.2 dokümanları) |
| Ağırlıklar | Henüz yayımlanmadı; güvenlik incelemesi nedeniyle ertelendi | 17 Haziran'dan beri Hugging Face'te |
| Bugünkü erişim | Yalnızca GLM Coding Plan; API “coming soon” | Coding Plan + token bazlı API |
Benchmark'lar ne söylüyor, ne söylemiyor?
Aşağıdaki rakamlar doğrudan Z.ai'nin lansman dokümanından geliyor. GLM-5.2'yi referans alarak hazırlanan önce/sonra tablosunun tamamı şöyle:
| Benchmark | GLM-5.2 | GLM-5.3 | Değişim |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 3.0 | 4.6 | 28.3 | +23.7 |
| DeepSWE v1.1 | 46.2 | 66.9 | +20.7 |
| Agents' Last Exam | 23.8 | 28.5 | +4.7 |
| ExploitBench | 24.4% | 54.4% | +30.0 puan |
Post-training ile gelen 20,7 puanlık DeepSWE artışı, lansman gününde en çok konuşulan iddiaydı. Yaygın biçimde paylaşılan bir Reddit analizi, bunu “günümüzün en büyük temel modellerinde hâlâ ne kadar yetenek gizli olabileceğinin” kanıtı olarak yorumladı. Aynı lansman sayfası, GLM-5.3'ün 44 meslek kategorisinde GDPval-AA v2'de 1.769 puan aldığını belirtiyor; bu da modeli salt kodlama dışındaki işlerde de konumlandırıyor. Programlama kabiliyeti içinse “Claude Fable 5 ile karşılaştırılabilir” ifadesi kullanılıyor.
Yönü anlamlı kabul etmek mümkün, ama rakamların hassasiyetini kanıtlanmış saymamak gerekiyor. Lansman sayfasındaki veriler üreticinin kendi beyanı; test altyapısı ayrıntıları veya güven aralıkları paylaşılmadı. Bu sonuçları takip eden topluluk benchmark başlığı da bağımsız tekrarların henüz bulunmadığını not ediyor. Eldeki en faydalı harici karşılaştırma, r/ZaiGLM'deki kullanıcı derlemesi: bu karşılaştırmaya göre GPT-5.6 Luna Max, DeepSWE v1.1'de 67,2 alırken GLM-5.3 66,9'da kalıyor. Aradaki 0,3 puan, GLM-5.3'ün ajan tabanlı kodlamada öncü modellerin eşiğinde rekabet ettiğini; fakat açık ara öne geçmediğini gösteriyor. Bu ikiliyi bugün karşılaştırmak isterseniz GPT-5.6 Luna çağrılabiliyor. GLM-5.3 API'si gelene kadar ailenin API üzerinden erişilebilen amiral gemisi ise GLM-5.2; GLM-5.3'ün post-training davranışının yerine geçmez, ancak aynı temel modeli kullanır.
Açık ağırlıklar neden bekletiliyor?
Axios'un lansman günü haberine göre Z.ai, güvenlik kontrollerini güçlendirmek amacıyla GLM-5.3 ağırlıklarını yaklaşık iki hafta bekletecek. Gerekçe modelin siber güvenlik performansı. Z.ai, uzun vadeli görev ortamı genişledikçe bu performansın kendi beklentilerini “aştığını” ifade ediyor.
Bilinen güvenlik açıklarını keşfetmeyi ölçen CyberGym benchmark'ında GLM-5.3 %84,5 aldı. Z.ai'nin karşılaştırma tablosunda bu skor, Mythos 5'in %83,8'inin ve GPT-5.6 Sol'un %83,6'sının üzerinde. Gerçek exploit geliştirme süreçlerinde muhakemeyi test eden ExploitBench'te ise GLM-5.3'ün %54,4'lük sonucu, GLM-5.2'nin %24,4'ünü iki katından fazla aşıyor. Buna karşın Axios'un sonuç okumasında model, Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde yer alıyor. Z.ai'nin kendi dokümantasyonu da sınırı net biçimde çiziyor: Üstünlük, istismar zincirinin ilk aşamalarında yoğunlaşıyor; daha derin istismar senaryoları ve uçtan uca saldırı/savunma iş akışlarının ise “iyileştirilmesi gerekiyor.”
Gecikmenin arka planını açıklayan iki ek nokta var:
- 2.400'den fazla açık bildirimi: Axios'a göre Z.ai, aynı gün GLM modellerinin Linux kernel, VMware projeleri ve Apache projeleri dâhil hedeflerde 2.400'den fazla güvenlik açığı bulduğunu gösteren bir bildirim sitesi açtı. Bunların 1.000'den fazlası kritik veya yüksek önem derecesinde. Açık kaynak proje yöneticileri, GLM destekli hata taramaları için depolarını gönderebiliyor.
- Güvenlik ortaklarına kontrollü erişim: Axios'un aktardığı üzere Z.ai, kamuya açık ağırlıklar yerine inceleme dönemi boyunca seçilmiş güvenlik ortaklarına kademeli bir programla kontrollü erişim sağlıyor. Bu, Coding Plan'den ayrı bir kanal.
Ağırlıklar herkese açıldığında Z.ai, bunların sonraki değişikliklerini kontrol etme imkânını kaybedecek. Şirket, kendi duyurusunda riski şöyle özetledi: “An open world cannot have only open attack surfaces.”
GLM-5.3'e bugün nasıl erişilir?
Genel kullanıcılar için GLM-5.3'e şu an yalnızca GLM Coding Plan aboneliği üzerinden erişilebiliyor. Resmî dokümanlarda API için “coming soon” yazıyor. 17 Ağustos 2026 itibarıyla GLM-5.3, Z.ai'nin token fiyatlandırma tablosunda da yer almıyor. GLM-5.2, GLM-5.1 ve GLM-5 için fiyatlar listelenmiş durumda; yani 5.3 satırı henüz etkinleştirilmemiş.
Resmî abonelik sayfasındaki paketler şöyle:
| Paket | Liste fiyatı | Gösterilen fiyat | Kota | Hedef kullanım |
|---|---|---|---|---|
| Lite | $18/ay | $12.60/ay | 10.000 kredi/hafta | Küçük depolar, hafif iterasyon |
| Pro | $80/ay | $56/ay | Lite kullanımının 6 katı | Günlük geliştirme, orta ölçekli depolar |
| Max | $168/ay | $117.60/ay | Lite kullanımının 14 katı | Orta ve büyük depolar, yoğun ajan kullanımı |
Sayfada indirimli görünen fiyatların yanında daha yüksek referans fiyatlar yer alıyor, ancak ödeme koşulu etiketlenmiyor. Bu yüzden aylık temel fiyat olarak $18/$80/$168'i; daha düşük tutarları da güncel indirim olarak değerlendirmek gerekiyor. Kurulum tek komutla yapılıyor: npx @z_ai/coding-helper. Bu komut, planı tercih ettiğiniz araca bağlıyor. Z.ai; Claude Code, OpenClaw ve kendi aracı ZCode dâhil 20'den fazla desteklenen ajan aracı listeliyor. MCP araç erişimi Pro paketi ve üzerindeki paketlerde sunuluyor. Max paketi yeni amiral gemisi modellere ilk erişim vaadi taşıyor; tüm Coding Plan paketleri ise güncel amiral gemisine dönüşümlü erişim sağlıyor.
Lansmanla birlikte gelen gizli fiyat artışı
Coding Plan, GLM-5.3 lansmanı çevresinde yeniden fiyatlandırıldı ve yoğun kullanıcılar bunu hemen fark etti. r/ZaiGLM'de rakamları takip eden bir abone, eski V2 paketleriyle aşağıdaki karşılaştırmayı paylaştı. Bu veriler Z.ai'nin resmî tablosu değil, topluluk bildirimi; işlem yapmadan önce kendi panelinizi kontrol etmeniz gerekir:
| Paket | Eski fiyat | Eski token/hafta | Yeni fiyat | Yeni token/hafta |
|---|---|---|---|---|
| Pro | $65 | ~500M | $80 | ~526M |
| Max | $144 | ~2B | $168 | ~1.22B |
“new Max gives you ~39% fewer tokens while costing ~17% more.” - u/x-primez-x, r/ZaiGLM
Paylaşımı yapan kullanıcının hesabına göre Max paketinde token başına maliyet yaklaşık 1,9 kat kötüleşiyor: Haftalık dolar başına yaklaşık 13,89M token'dan ~7,26M token'a düşüş var. Pro paketi daha sınırlı etkileniyor: Yaklaşık %23 daha fazla ücret karşılığında yaklaşık %5 daha yüksek kota sunuluyor; aynı hesapla dolar başına yaklaşık %14 daha az token anlamına geliyor. Aynı paylaşım modelin kendisini çok olumlu değerlendirirken şu uyarıyı da ekliyor:
“GLM-5.3 looks awesome… but this new coding plan probably pushes me away from Z.AI for good.” - u/x-primez-x, r/ZaiGLM
API tarafı için bir referans noktası da var: GLM-5.3'ün token fiyatları açıklandığında, aile içindeki çıpa GLM-5.2 olacak. Resmî fiyatlandırma sayfasında GLM-5.2 için 1M girdi token başına $1.40, önbellekten gelen girdi için $0.26 ve çıktı için $4.40 yazıyor. Önbelleğe alınmış girdi depolaması şu anda ücretsiz. Aynı başlıktaki bir yorumcu şimdiden abonelik ile API arasındaki tercih için kullandıkça öde modelini savunuyor: “The flexibility is worth it when new models come out every week or two.”
GLM-5.3'e geçmeli misiniz?
Dürüst yanıt, bugün kullandığınız çözüme göre değişiyor:
| Durumunuz | Hemen geçmeli mi? | Neden? |
|---|---|---|
| Coding Plan Pro abonesi | Evet | Aynı $80 pakette anında GLM-5.3 erişimi var; DeepSWE sıçraması üretici beyanı olduğundan önce kendi deponuzda doğrulayın |
| Coding Plan Max yoğun kullanıcısı | Önce hesabı yapın | Eski Max'e kıyasla daha yüksek fiyata haftalık ~%39 daha az token; dolar başına çıktı, başa baş noktanızın altına inmiş olabilir |
| Kullandıkça ödeyen API kullanıcısı | Bekleyin | Henüz token fiyatı yok; ölçümlenebilir tek GLM amiral gemisi, 1M token için $1.40/$4.40 fiyatlı GLM-5.2 |
| Kendi altyapısında çalıştıran kullanıcı | Ağırlıkları bekleyin | ~İki haftalık inceleme bitene kadar çalıştırılacak bir şey yok; aynı 753B MoE temel, çoklu GPU sunucu donanımı gerektiriyor. vLLM/SGLang desteği Z.ai doğrulaması değil, ortak temelden doğan bir beklenti |
| Görüntüye bağımlı kullanıcı | Hayır | GLM-5.3 de GLM-5.2 gibi metin girdi/metin çıktı modeli; görüntü yeteneği hâlâ ayrı ve kapalı GLM-5V serisinde |
Son satır özellikle önemli; çünkü topluluğun lansman öncesindeki en güçlü talebi buydu. Jie Tang'ın 29 Haziran'da GLM-5.3'te ne olması gerektiğini sorduğu anket 466.000 görüntülenmeye ulaştı ve ezici yanıt görüntü desteği oldu. Buna rağmen yayımlanan modelde görsel kodlayıcı yok. İş akışınız ekran görüntüleri, PDF'ler veya arayüz taslakları içeriyorsa çözüm GLM-5.3 değil; Z.ai API'sinde 1M token için $1.20/$4.00 fiyatlı GLM-5V-Turbo.
Takip edilmesi gereken asıl denge şu: Şimdi abone olmak GLM-5.3'e anında erişim sağlıyor, ancak yeniden fiyatlandırılmış kotalara bağlanıyorsunuz. Beklemek ise erişim dışında bir maliyet yaratmıyor. Ağırlıklar için Z.ai'nin belirttiği bir inceleme takvimi var; API içinse fiyat veya tarih olmadan yalnızca “coming soon” etiketi bulunuyor. Bugün ajan tabanlı kodlama işlem hacmi sizin için darboğaz değilse iki haftalık ağırlık bekleme süresi beklenebilecek kadar kısa.
SSS
GLM-5.3 ağırlıkları ne zaman yayımlanacak?
Z.ai, 14 Ağustos lansmanından itibaren yaklaşık iki haftalık güvenlik incelemesi için ağırlık yayınını erteledi. Takvim korunursa bu, ağustos sonunu işaret ediyor. GLM-5.2 ağırlıklarının haziran lansmanından sonraki günler içinde yayımlandığı yer olan Hugging Face'teki zai-org organizasyonunu takip edin.
GLM-5.3 açık kaynak mı?
GLM-5.3, açık ağırlıklı bir model olarak konumlandırılıyor; ancak ağırlıklar henüz yayımlanmadı ve lansman dokümantasyonunda lisans belirtilmiyor. GLM-5.2 MIT lisansıyla çıkmıştı; topluluğun GLM-5.3 için çalışma varsayımı da bu yönde. Ancak bu, Z.ai'nin verdiği bir taahhüt değil.
GLM-5.3 görüntü veya vision desteği sunuyor mu?
Hayır. Resmî dokümantasyonda yalnızca metin girdi ve metin çıktı listeleniyor; bağlam penceresi 1M token, maksimum çıktı ise 128K token. Yerel görüntü desteği, Z.ai'nin açık ağırlık yerine API üzerinden sunduğu ayrı GLM-5V ailesinde kalıyor: GLM-5V-Turbo ve GLM-4.6V.
GLM-5.3'ün token başına fiyatı nedir?
Henüz token başına bir fiyat yok. API “coming soon” olarak listeleniyor ve GLM-5.3, Z.ai'nin fiyatlandırma tablosunda bulunmuyor. Bugün erişimin tek yolu, liste fiyatları aylık $18/$80/$168 olan GLM Coding Plan; sayfada şu an $12.60/$56/$117.60 tutarları gösteriliyor.
GLM-5.3 yerelde çalıştırılabilir mi?
Ağırlıklar yayımlanana kadar hayır. GLM-5.2, vLLM, SGLang ve KTransformers için model kartı desteğiyle yayımlandı (TechTimes'a göre). Ancak lansman dokümantasyonu GLM-5.3'ün dağıtım yığınıyla ilgili henüz bir şey söylemiyor. Bu nedenle tüketici sınıfı sistemler yerine çoklu GPU'lu sunucu donanımına göre plan yapın.