先说结论：GLM-5.3-Flash High 常驻 → 难题 GLM-5.3 High → 极难题 GLM-5.3 Max 
来看一下官方发的比较图： 
 [1000055461.jpg] 
这张图其实是在比较：不同模型在投入更多“输出 token / 推理 effort”之后，Agentic Coding（代理式编程任务）的准确率能提升多少。 
按照 glm-5.3 用量是 glm-5.3-flash 3 倍来粗略计算（这里不太严谨）： 




方案
平均输出 Tokens
Accuracy
相对成本（Flash = 1x）




GLM-5.3-Flash Low
~42K
~21.5%
~42


GLM-5.3-Flash High
~71K
~28.1%
~71


GLM-5.3-Flash Max
~139K
~29.0%
~139


GLM-5.3 Low
~49K
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