GLM-5.3-FlashvsQwen3.8-Flash-Next
在 6 个共同 benchmark 中，GLM-5.3-Flash 整体领先：GLM-5.3-Flash 领先 5 项，Qwen3.8-Flash-Next 领先 1 项，持平 0 项，平均分差 +6.33。
GLM-5.3-Flash
智谱AI · 2026-08-26 · 多模态大模型
Qwen3.8-Flash-Next
阿里巴巴 · 2026-08-26 · 推理大模型
GLM-5.3-Flash5 项(83%)(17%)1 项Qwen3.8-Flash-Next
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 6 项。
Coding and Software Engineer
GLM-5.3-Flash 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next | 分差 |
|---|---|---|---|
| NL2Repo-Bench | 56.304 / 10Max (With Tools) | 48.108 / 10极高强度思考（工具） | +8.20 |
| DeepSWE | 63.4011 / 30Max (With Tools) | 58.7016 / 30极高强度思考（工具） | +4.70 |
Agent Level Benchmark
GLM-5.3-Flash 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next | 分差 |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 26.308 / 13Max (With Tools) | 24.3012 / 13极高强度思考（工具） | +2 |
AI Agent - Tool Usage
GLM-5.3-Flash 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next | 分差 |
|---|---|---|---|
| Toolathlon-Verified | 78.401 / 7Max (With Tools) | 73.504 / 7极高强度思考（工具） | +4.90 |
General Knowledge
GLM-5.3-Flash 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next | 分差 |
|---|---|---|---|
| HLE | 55.3015 / 183Max (With Tools) | 35.9078 / 183极高强度思考（无工具） | +19.40 |
Multimodal Understanding
Qwen3.8-Flash-Next 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next | 分差 |
|---|---|---|---|
| CharXiv RQ | 89.404 / 18Max (With Tools) | 90.602 / 18极高强度思考（工具） | -1.20 |
规格对比
| 字段 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| 发布机构 | 智谱AI | 阿里巴巴 |
| 发布时间 | 2026-08-26 | 2026-08-26 |
| 模型类型 | 多模态大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 3200亿 | 1250亿 |
| 上下文长度 | 1M | 256K（原生，可扩展至 1M） |
| 最大输出 | 128K | 128K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GLM-5.3-Flash | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.075 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
| 文本输出 | $0.25 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
| 缓存读取 | $0.015 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
部分模型公开价格不完整，缺失字段按"暂无公开价格"展示。
小结
- GLM-5.3-Flash在以下类目领先:Coding and Software Engineer (2/2)、Agent Level Benchmark (1/1)、AI Agent - Tool Usage (1/1)、General Knowledge (1/1)
- Qwen3.8-Flash-Next在以下类目领先:Multimodal Understanding (1/1)
6 个共同 benchmark 上，GLM-5.3-Flash 平均高出 6.33 分。
单项差距最大的 benchmark：HLE — GLM-5.3-Flash 55.30，Qwen3.8-Flash-Next 35.90（分差 +19.40）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。