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GLM 5.3 正式登陆 Amazon Bedrock：753B 参数 MoE 模型，主打编码与长周期智能体任务
智谱 GLM 5.3 上架 Amazon Bedrock
来自 Z.ai（智谱 AI） 的 GLM 5.3 现已正式在 Amazon Bedrock 上线。根据官方在 Hugging Face Hub 上发布的信息，这是一个拥有 753B 参数的混合专家（MoE）模型，专门针对编码和长周期智能体（long-horizon agentic）任务进行优化。
对于企业用户而言，这意味着无需自行搭建和运维推理基础设施，即可通过完全托管的 API 调用这一前沿开源权重模型。
相比 GLM 5 有哪些升级？
GLM 5 今年早些时候已登陆 Amazon Bedrock，GLM 5.3 延续同一技术路线，并带来多项关键提升：
- 编码能力更强：Z.ai 称其在 DeepSWE、Terminal Bench 3.0、FrontierSWE 等多个编码基准上表现具有竞争力，并在内部编码基准上较 GLM 5.2 提升约 50%。官方未给出与 GLM 5 的直接对比，原因是改进幅度较大，相关基准测试本身已在 GLM 5.1 发布后进行了更新。
- 涌现出网络安全能力：Z.ai 报告该模型在安全任务上的基准表现突出，发布时在 CyberGym 基准上取得 84.5 的领先分数，使其天然适合防御性安全流程。
- 更深入的 Amazon Bedrock 集成：支持跨区域推理配置文件、隐式与显式提示缓存（prompt caching），并在 OpenAI 兼容的 Responses 与 Chat Completions API 以及 Invoke 与 Converse API 之间实现了更好的功能对齐。
核心能力定位
GLM 5.3 面向复杂系统工程与长周期智能体任务设计，包括多步推理、工具调用等场景。典型用例包括：跨数百个文件重构代码仓库、维持数小时不丢失上下文的智能体工作流，以及在每一步都依赖工具调用的复杂系统问题推理。
如何在 Bedrock 上使用
在 Amazon Bedrock 上，用户可以通过 OpenAI 兼容 API 调用 GLM 5.3，并借助提示缓存降低成本和延迟。官方博客还演示了一个实际智能体工作流：使用开源 AI 渗透测试智能体 Strix 对自有应用运行经授权的安全测试。
目前，GLM 5.3 在 Bedrock 上的访问权限面向符合条件的企业客户开放。
需要注意的是，本文所述基准数据均来自 Z.ai 官方发布，实际表现可能因任务和配置而异。
