Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
Coding Plan
Türkçe destek
Zayıf
Çok modlu
Hayır
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun bağlamlı kod üretimi ve repo analizi
- ✓Otonom ajan / tool kullanımı
- ✓Karmaşık, çok dosyalı yazılım projeleri (front-end, bug fix, refactoring)
- ✓Siber güvenlik analizi ve zafiyet keşfi
- ✓RAG ve çok belgeli sentez
Güçlü Yönler
- ↑1M token context window, 128K maksimum çıktı
- ↑Terminal-Bench 3.0'da 4,6 → 28,3: ajan ve terminal işlerinde sıçrama
- ↑DeepSWE v1.1'de 66,9 — GLM-5.2'nin 20 puan üstü
- ↑CyberGym'de 84,5 ile zafiyet analizinde güçlü
- ↑OpenAI uyumlu API; function calling, MCP ve structured output desteği
Dikkat Edilecekler
- ↓Benchmark skorları üreticinin kendi koşturduğu testler — bağımsız doğrulama yok
- ↓Ağırlıklar henüz yayınlanmadı (Ağustos sonu sözü verildi), lisans belirsiz
- ↓Token başı fiyat açıklanmadı; erişim sadece Coding Plan aboneliğiyle
- ↓Terminal-Bench 3.0 ve DeepSWE'de Claude Fable 5'in gerisinde
- ↓DeepSWE'de Kimi K3 önde — "açık kaynak SOTA" iddiası her benchmark için geçerli değil
- ↓Türkçe için optimize değil (İngilizce/Çince odaklı)
- ↓Multimodal değil, sadece metin
- ↓Thinking modu kapatılamıyor — basit işlerde de token yakıyor
Bu Modelle İlgili Haberler
GLM-5.3, Z.ai'nin (Zhipu AI) 14 Ağustos 2026'da yayınladığı amiral modeli. GLM-5.2 ile aynı base model üzerine kurulu — 743B toplam, ~40B aktif parametreli MoE mimarisi. Yeniden pre-training yok; kazanımın tamamı ölçeklenmiş post-training'den geliyor: daha fazla çalıştırılabilir ortam, daha uzun RL koşuları. Fark en çok ajan ve terminal işlerinde görünüyor. Terminal-Bench 3.0'da 4,6'dan 28,3'e çıkmış — bu "biraz iyileşme" değil, işe yaramaz halden çalışır hale geçiş. DeepSWE v1.1'de 46,2 → 66,9, SWE-Marathon v1.1'de 19,4 → 42,5, Agents' Last Exam'de 23,8 → 28,5, CyberGym açık tespitinde 77,2 → 84,5. Ama zirve iddiasını olduğu gibi alma. Bu skorların tamamı Z.ai'nin kendi koşturduğu testler; lansman anında bağımsız olarak tekrarlanmış değil. Üstelik Z.ai'nin kendi tablosunda bile Claude Fable 5 Terminal-Bench 3.0'da (33,7) ve DeepSWE'de (69,7) önde, Kimi K3 de DeepSWE'de 69 ile GLM-5.3'ün üstünde — üstelik onun ağırlıkları gerçekten indirilebilir durumda. Bir de şu "açık ağırlık" meselesi: Z.ai ağırlıkları güvenlik incelemesi bitince, lansmandan ~2 hafta sonra (Ağustos sonu) yayınlayacağını söyledi. Lisans henüz açıklanmadı ve GLM-5.2'nin MIT lisansı GLM-5.3 için bağlayıcı değil. Yani bugün itibarıyla model kapalı: erişim sadece GLM Coding Plan aboneliğiyle, token başı fiyat yayınlanmadı. GLM-5.2'nin $1,40 / $4,40 tarifesinin geçerli olduğunu varsayma. Teknik taraf: 1M token context window, 128K maksimum çıktı, zorunlu thinking modu (low/high/max seviyeleri, kapatılamıyor), function calling, MCP ve structured output desteği, OpenAI uyumlu API. Yalnızca metin giriş/çıkış — görüntü ya da ses yok. Türkçe için optimize edilmemiş, İngilizce ve Çince odaklı. Kod yazdırırken sorun çıkarmaz ama Türkçe içerik üretimi için tercih edeceğin model değil.