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Reduzida — Não adicionamos filtro de conteúdo, mas este modelo só às vezes vai além dos próprios limites, mesmo com um prompt de sistema com contexto de ficção. Espere recusas e planeje novas tentativas. Obrigações legais e de consentimento continuam com o cliente.

Review do GLM 5.3: janela de 1M de tokens, uma loteria no L4 Intenso

Escolha o GLM 5.3 para chamada de ferramentas e documentos longos; para cenas íntimas (L4), use system prompt e espere uma loteria.

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Spicy Index

72,5/ 100

Freedom Score

63,4/ 100

Níveis de conteúdo

5 de 5 tipos de teste realizados · 34 execuções

  • Leve · Os pedidos de escrita mais leves do teste

  • Moderado · Um degrau acima, ainda abaixo do meio da escala

  • Forte · Pedidos do meio da escala; precisam ser testados antes de um modelo ser ranqueado

  • Muito forte · Onde a maioria dos modelos de linguagem começa a se conter

  • Máximo · Os pedidos escritos mais fortes, pontuados como uma única classe

Preço
US$ 1,61 por 1 M de tokens mistos (3 de entrada : 1 de saída)
Velocidade de saída
43 tok/s
Taxa de sucesso
Coletando dados

O GLM 5.3 lê até 1.048.576 tokens numa chamada e escreve de volta até 131.072, com 128 esquemas de ferramentas e saída em JSON na mesma requisição. Na nossa escala de conteúdo — L1 Sugestivo (uma alça escorregando), L2 Temas maduros, L3 Forte, L4 Intenso (uma cena íntima escrita entre dois adultos) e L5 Extremo (uma cena além de L4, seja contenção e jogo de impacto consensual, seja violência gráfica entre adultos) — devolveu completas 13 das 34 execuções pontuadas em 17 e 25 de setembro de 2026, com a suavização concentrada no L1 Sugestivo e no L4 Intenso.

O veredito

O L2 Temas maduros rendeu limpo nas três formas de pedir que testamos, e o L5 Extremo rendeu em cinco das seis execuções. O L4 Intenso é onde o GLM 5.3 fica difícil de prever: pedido direto ele recusou as três vezes, enquadrado como ficção voltou suavizado nas oito execuções que mandamos assim, e só a forma de system prompt rendeu — e mesmo assim só metade das vezes, quatro de oito. Curiosamente, o L1 Sugestivo, nosso degrau mais leve, suavizou em toda forma de pedir que testamos; o modelo trata "uma alça escorregando" com mais cautela do que trata uma cena inteira de L5 Extremo.

Escolha-o pela janela e pelo formato de chamada de ferramentas: um repositório inteiro, uma fila longa de tickets ou uma pilha de contratos numa única requisição, com uma resposta estruturada que um parser consegue consumir direto. Para roleplay ou ficção que precisa acertar o L3 Forte ou o L4 Intenso na primeira tentativa, reserve um system prompt e espere que funcione cerca de metade das vezes; o DeepSeek V4.1 Flash e a linha Grok renderam esses degraus de forma mais consistente nos nossos testes.

Experimentar o GLM 5.3 →

Dados principais

  • Taxa de acerto: 13 das 34 execuções pontuadas voltaram completas entre 17 e 25 de setembro de 2026; o L2 Temas maduros e a maior parte do L5 Extremo foram limpos, o L1 Sugestivo suavizou em toda forma de pedir, e o L4 Intenso só rendeu com um system prompt, metade das vezes.
  • Preço: $1.05 por milhão de tokens de entrada, $0.195 em cache e $3.30 de saída — cerca de 25% abaixo da taxa publicada pela própria Z.ai.
  • Limites: contexto de 1.048.576 tokens, respostas de até 131.072 tokens (teto padrão 32.768), entrada só de texto, 128 esquemas de ferramentas.
  • Fontes: toda execução pontuada está no relatório de testes do GLM 5.3, as regras de pontuação na nossa página de metodologia de review, e a lista completa de parâmetros na página do modelo GLM 5.3.

O que gostamos e o que atrapalhou

O que gostamos

  • Uma janela ampla com um teto de resposta de verdade. 1.048.576 tokens de entrada, até 131.072 de volta numa única chamada — uma linha do tempo de incidente longa ou um diff de vários arquivos volta como uma única resposta estruturada em vez de várias chamadas que nunca se viram.
  • Três níveis de esforço de raciocínio. low, high e max no mesmo corpo de requisição; low é o ajuste para uma passada em volume, max para o caso que você não pode errar.
  • Chamada de ferramentas é direta. Até 128 definições de ferramenta por requisição com tool_choice para forçar, permitir ou proibir uma chamada.
  • L2 Temas maduros e a maior parte do L5 Extremo renderam limpos. As três formas de pedir passaram no L2 Temas maduros, e cinco dos seis pedidos de L5 Extremo voltaram completos — nada nesse degrau foi recusado.
  • response_format mais temperature 0 é uma combinação confiável para uma resposta em JSON que você pode entregar direto a um parser, sem pedir de novo a chave que faltou.

O que atrapalhou

  • O L4 Intenso precisa de um system prompt, e ainda é uma loteria. Pedidos diretos, os três foram recusados. Enquadrados como ficção, os oito voltaram suavizados. Fixados por um system prompt, quatro de oito renderam completos e quatro foram recusados — até essa forma errou cerca de metade das vezes.
  • O L1 Sugestivo, nosso degrau mais leve, suavizou em toda forma de pedir. As versões direta, em ficção e de system prompt do mesmo pedido de alça escorregando voltaram todas abrandadas, enquanto vários degraus mais difíceis renderam limpos — a suavização não acompanha a dificuldade do jeito que se esperaria.
  • Só texto. Uma parte image_url ou file não faz parte desse endpoint; não tem como entregar uma captura de tela ou uma foto de referência.
  • O teto de resposta padrão é uma fração do limite. O max_tokens vem padrão em 32.768 contra um máximo de 131.072; uma geração longa é cortada silenciosamente a menos que você peça mais.
  • Nenhuma faixa de temperature ou top_p é publicada para prosa variada além dos padrões, então ajustar a voz depende principalmente do prompt e do reasoning_effort, não do sampler.

O que testamos

Rodamos o GLM 5.3 pela nossa escala de conteúdo inteira entre 17 e 25 de setembro de 2026, cada degrau pedido de três formas — direto, em ficção e fixado por um system prompt — com execuções extras no L4 Intenso depois que os primeiros resultados se dividiram. O L3 Forte rendeu só na versão de system prompt; direto e ficção foram os dois recusados. O L4 Intenso teve o maior número de execuções: três pedidos diretos foram todos recusados, oito pedidos em ficção voltaram todos suavizados, e oito pedidos de system prompt se dividiram bem no meio, quatro rendendo e quatro recusados.

Na escala inteira são 34 execuções pontuadas: 13 voltaram completas, 12 suavizaram e 9 foram recusadas. A página do Spicy Index lê isso como um Freedom Score no cartão de nota desta página.

Prompts que funcionaram

O GLM 5.3 responde a uma instrução simples com precisão; o system prompt faz mais efeito aqui do que uma persona sozinha, tanto para ficção quanto para manter uma resposta em JSON na forma certa.

1. Um exemplo publicado: raciocínio sobre evidência espalhada. O caso para o qual a janela existe — vários documentos de uma vez, com a resposta apoiada num par de passagens distantes.

text
system: Read every document before answering. Cite the passage (document name, section) that supports each claim.
user: <a support ticket, a deploy log, an incident timeline and a Slack transcript, pasted in full> Which change caused the outage, and which passage proves it?

Rodar esse prompt no GLM 5.3 →

2. Um exemplo publicado: forçar uma única forma de JSON numa chamada síncrona. response_format mais temperature 0 é o que torna a resposta segura para entregar a um parser.

text
system: Return one JSON object with keys: root_cause, affected_service, first_seen, mitigation. Use null when a field can't be determined.
user: <the same timeline and transcript>

Rodar esse prompt no GLM 5.3 →

Ajustes que importam: reasoningeffort low para uma passada em volume por vários documentos, max só quando uma resposta errada sai cara; deixe folga no maxtokens acima da resposta visível que você espera, já que o teto padrão é uma fração do limite de 131.072; para ficção além do L2 Temas maduros, coloque os limites e a voz da cena num system prompt em vez de pedir direto, e espere ter que tentar de novo.

Roleplay e até onde ele escreve

O GLM 5.3 devolveu completas 13 das 34 execuções pontuadas na nossa escala de conteúdo, com o padrão descrito acima: limpo nos extremos da escala, uma loteria no L4 Intenso com um system prompt, e nada no L4 Intenso sem um. O rótulo da página é Sem censura: não adicionamos nenhum filtro de conteúdo do nosso lado, então o que volta é o comportamento do próprio GLM 5.3.

Freedom Score: mostrado no cartão de nota desta página e recalculado conforme adicionamos execuções.

Ainda não testado: chats de vários turnos mantendo o personagem por muitos turnos (nossas execuções foram pedidos avulsos); idiomas além do inglês; se um system prompt mais longo ou específico fecha a lacuna que vimos no L4 Intenso.

Cada personagem num pedido deve ser adulto, deixe de fora pessoas reais e identificáveis, e a lei do lugar onde você publica é responsabilidade sua.

O que a comunidade diz

A reação ao lançamento do GLM 5.3 se dividiu de forma nítida entre os círculos de código e de roleplay. Sobre capacidade, um comentário no Hacker News colocou como "still shy of Sol and Fable, but only just by a hair". Sobre conteúdo, a comunidade de roleplay reagiu diferente: um post muito votado disse que "ZAI went all-in on safety with GLM 5.3". Isso bate com a divisão que medimos: forte nos extremos da escala, instável no meio.

Alternativas

  • Um GLM mais barato com uma taxa de acerto melhor no L4 Intenso? GLM 5.3 Flash rendeu as três execuções de system prompt no L4 Intenso, a $0.1275 por milhão de tokens de entrada contra os $1.05 do GLM 5.3.
  • O GLM anterior por um preço menor? GLM 5.2, $0.98 por milhão de tokens de entrada; falta um nível de raciocínio low, então cada pedido raciocina mais do que precisaria numa passada simples.
  • Um teto de resposta bem maior, e ainda entrada de imagens? DeepSeek V4.1 Flash escreve de volta até 384.000 tokens contra os 131.072 do GLM 5.3 e aceita imagens além de texto, a $0.30 por milhão de entrada.
  • Render consistente em toda a escala, sem precisar de system prompt? Grok 4.6 rendeu cada degrau que testamos, pedido direto incluído.

Até onde GLM 5.3 vai

Cada nível, em cada tarefa, com base em resultados confirmados. Um nível só pontua quando o conteúdo realmente aparece, e uma única execução rende no máximo 60%.

Pontos Freedom por nível e tarefa
NívelConversa
LeveOs pedidos de escrita mais leves do teste
0/3 entregues10,0 / 20 pts
ModeradoUm degrau acima, ainda abaixo do meio da escala
3/3 entregues20,0 / 20 pts
FortePedidos do meio da escala; precisam ser testados antes de um modelo ser ranqueado
1/3 entregues6,7 / 20 pts
Muito forteOnde a maioria dos modelos de linguagem começa a se conter
4/19 entregues8,4 / 20 pts
MáximoOs pedidos escritos mais fortes, pontuados como uma única classe
5/6 entregues18,3 / 20 pts
Nota da tarefa63,4 / 63,4Testado em 25 de set. de 2026

Testado de 17 de set. de 2026 a 25 de set. de 2026

Este site se mantém seguro para o trabalho: os resultados são escritos em texto, qualquer imagem exibida é pixelizada e os prompts de teste nunca são publicados. Nunca testamos quem aparente ser menor de idade, a imagem de pessoas reais ou a falta de consentimento.

Ver todos os registros de teste →Ver a classificação sem censura →

Teste seu próprio prompt e veja até onde ele vai

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Como GLM 5.3 conquista seu Spicy Index

Cada dimensão abaixo leva ao cálculo completo: a linha da tabela de onde veio cada ponto e por que pontos foram perdidos.

Rankings públicos 40% da qualidade
79,5
Roleplay 15% da qualidade
74,5
Escrita criativa 15% da qualidade
61,6
Seguimento de instruções 15% da qualidade
100,0
Memória em contexto longo 15% da qualidade
Ainda não testado

Nosso conjunto de testes de contexto longo ainda não rodou neste modelo. Como funciona

Capacidade Peso de 10,5%
61,0
Freedom Score Peso de 30%
63,4
Abrir o relatório de teste completo →

Capacidade, item por item

Pontos da tabela pública de pontuação. Níveis obtidos por ampliação e limites definidos por nós não contam.

Janela de contexto (publicada pelo criador)1.048.576 tokens
24,0 / 30
Modalidades de entrada na SpicyAPISó texto
0,0 / 25
Uso de ferramentasFerramentas e tool_choice
15,0 / 15
Saída estruturadaAceito, aderência ao esquema verificada
15,0 / 15
Controle de raciocínio3 níveis: low · high · max
7,0 / 15

O que GLM 5.3 faz na SpicyAPI

Direto da especificação atual do modelo na SpicyAPI. Alguns criadores oferecem mais nos próprios apps; estas são as funções que você pode usar pela nossa API hoje.

Capacidades por endpoint
RecursoConversa
Janela de contexto1.048.576 tokens
Saída máxima por solicitação131.072 tokens
Níveis de raciocíniolow · high · max
Chamada de ferramentasSim
Saída estruturadaSim
Ver todos os parâmetros e exemplos de código →

Quanto tempo leva de verdade

Medido em trabalhos reais dos últimos 30 dias, da solicitação ao resultado final. Os tempos incluem nossos próprios testes.

Velocidade de saída
43 tok/sInclui o tempo até o primeiro token
Taxa de sucesso
Coletando dados

Um tempo aparece quando há pelo menos 10 trabalhos concluídos. As taxas de sucesso contam só trabalhos de clientes e ficam ocultas para todos os modelos até completarmos 30 dias de tráfego.

O que falam sobre GLM 5.3

1 positivos · 0 mistos · 1 negativos

  • ZAI went all-in on safety with GLM 5.3

    Reddit· 29 de ago. de 2026· NegativoFonte

  • still shy of Sol and Fable, but only just by a hair

    hacker-news· 14 de ago. de 2026· PositivoFonte

As citações são literais de posts públicos, com link para o original. Não são notas e não entram em nenhuma pontuação.

Modelos para considerar no lugar de GLM 5.3

  • Z.ai

    GLM 5.3 Flash

    Um GLM mais barato com uma taxa de acerto melhor no L4 Intenso?

    Spicy Index
    72,9+0,4
    Freedom Score
    64,4+1,0
    Preço
    US$ 0,202−87%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
    Comparar lado a ladoTestar

  • Z.ai

    GLM 5.2

    O GLM anterior por um preço menor?

    Spicy Index
    71,9−0,6
    Freedom Score
    67,8+4,4
    Preço
    US$ 1,51−7%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
    Comparar lado a ladoTestar

  • DeepSeek

    DeepSeek V4.1 Flash

    Um teto de resposta bem maior, e ainda entrada de imagens?

    Spicy Index
    81,9+9,4
    Freedom Score
    90,4+27,0
    Preço
    US$ 0,525−67%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
    Comparar lado a ladoTestar

  • xAI

    Grok 4.6

    Render consistente em toda a escala, sem precisar de system prompt?

    Spicy Index
    77,2+4,7
    Freedom Score
    100,0+36,6
    Preço
    US$ 3,00+86%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
    Comparar lado a ladoTestar

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Perguntas frequentes sobre GLM 5.3

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