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GLM-5.3-Highspeed 灰度測試曝光：490 tokens/秒仍待官方確認
QbitAI 報道指，GLM 5.3 Highspeed 出現在 ZCode 3.15.1，採用隨機挑選訂閱用戶試用的灰度方式，並非所有付費用戶都能使用。[8][11] 有用戶分享約 490 tokens/秒的輸出速度；若能持續維持，生成 10,000 tokens 約需 20.4 秒，但這不是官方確認的速度或保證吞吐量。[8][47] Lite 計劃的一名報道者曾嘗試手動加入及切換模型但不成功，無法確定是計劃資格受限，還是帳戶未獲選中。[19]
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研究答案
重點
- QbitAI 報道指，GLM 5.3 Highspeed 出現在 ZCode 3.15.1，採用隨機挑選訂閱用戶試用的灰度方式，並非所有付費用戶都能使用。[8][11]
- 有用戶分享約 490 tokens/秒的輸出速度；若能持續維持，生成 10,000 tokens 約需 20.4 秒，但這不是官方確認的速度或保證吞吐量。[8][47]
- Lite 計劃的一名報道者曾嘗試手動加入及切換模型但不成功，無法確定是計劃資格受限，還是帳戶未獲選中。[19]
- Pi 模型目錄列出 100 萬 tokens 上下文、最多輸出 131,072 tokens，以及 low、high、max 三種推理強度設定；目錄規格不代表 ZCode 測試版已全面支援這些選項。[3][26]
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: As of October 13, 2026, what is known about Zhipu AI’s GLM 5.3 Highspeed, including QbitAI’s report of its discovery in ZCode version 3.15.1. Article summary: As of October 13, 2026, GLM 5.3 Highspeed was best understood as a limited ZCode trial, not a broadly released model with verified performance: selected subscribers could reportedly access it, and one user reported rough. Topic tags: general web, llm, agents, ai, code. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake
截至 2026 年 10 月 13 日，GLM-5.3-Highspeed 最穩妥的理解，是智譜在 ZCode 內進行的有限度灰度測試，而非已全面推出、性能亦經驗證的新模型。據報只有部分隨機獲選的訂閱用戶能使用；一名用戶聲稱速度約為每秒 490 tokens，但智譜尚未公布官方速度數字。8
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目前知道甚麼？
在哪裏出現、誰能試用： QbitAI 於 10 月 12 日報道，引用用戶 @leo114119 的分享，指模型出現在 ZCode 3.15.1。試用以灰度方式隨機開放予訂閱用戶，並非每位付費用戶都會自動取得使用權。
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Lite 用戶未能開啟： 一名 Lite 計劃的報道者曾嘗試手動加入模型並切換使用，但未能成功。對方表示無法判斷是 Lite 計劃本身不符合資格，還是帳戶尚未獲選中參與灰度測試。
490 tokens/秒只是用戶分享： 目前流傳的數字來自早期用戶觀察，並非獨立重複測試的基準成績，也不代表實際使用時能保證維持這個速度。
47 若以每秒 490 tokens 計算，生成 10,000 tokens 約需 20.4 秒；這只計生成文字所需時間，不等於整項任務的總耗時。
與其他 GLM 模型的速度比較： 報道以 GLM-5.3-FlashX 約 200 tokens/秒的峰值，以及 Artificial Analysis 對 Z.ai API 上 GLM-5.3-Flash 約 60 tokens/秒的測量作參考。
Pi 模型目錄所列規格： Pi 的模型目錄列出 GLM-5.3-Highspeed 的上下文窗口為 1,000,000 tokens，最大輸出為 131,072 tokens，並有
low、high、max三種推理強度設定。3 這些屬於目錄所列資料，不能據此確認 ZCode 的有限度測試已開放所有上限和設定。
身分傳聞與實際意義
社群有人猜測，GLM-5.3-Highspeed 可能就是 9 月在 OpenCode 出現、被指與 GLM 系列有關的匿名模型 Omen Alpha；亦有人猜它可能是 Omni 或 GLM-5.4-Flash 之類的變體。8 以上都只是未經證實的猜測，現有資料不足以確認其身分。
如果 490 tokens/秒的速度能在更多測試中持續重現，而且模型仍能維持實用的推理和編碼表現，長篇輸出及需要多輪操作的代理式工作流程或可減少等候時間。不過，這只是有條件的推論，並不代表端到端任務完成速度或品質已獲證實提升。目前公開資訊仍以有限度試用、個別速度分享及模型目錄資料為主。3
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人們還問
「GLM-5.3-Highspeed 灰度測試曝光：490 tokens/秒仍待官方確認」的簡短答案是什麼？
QbitAI 報道指，GLM 5.3 Highspeed 出現在 ZCode 3.15.1，採用隨機挑選訂閱用戶試用的灰度方式，並非所有付費用戶都能使用。[8][11]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
QbitAI 報道指，GLM 5.3 Highspeed 出現在 ZCode 3.15.1，採用隨機挑選訂閱用戶試用的灰度方式，並非所有付費用戶都能使用。[8][11] 有用戶分享約 490 tokens/秒的輸出速度；若能持續維持，生成 10,000 tokens 約需 20.4 秒，但這不是官方確認的速度或保證吞吐量。[8][47]
接下來在實務上我該做什麼？
Lite 計劃的一名報道者曾嘗試手動加入及切換模型但不成功，無法確定是計劃資格受限，還是帳戶未獲選中。[19]