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GLM-5.3 上线 Amazon Bedrock，智谱股价盘中涨超 7%
北京时间 10 月 6 日上午 8 时 49 分，Z.ai 官方 X 账号 发帖宣布，GLM-5.3 已在 Amazon Bedrock 上提供，称其可“为企业带来强大的编码与智能体能力”。帖文只有三句话，没有附任何性能或基准数据，末尾是一条 “Get started” 入门短链。
AWS 侧的材料先行一步：机器学习博客 10 月 5 日刊出，给出从控制台到 API 的完整调用方式。资本市场的反应更快——据报道，智谱（2513.HK）10 月 6 日盘中一度涨超 7%，截至 10 时 39 分报 702 港元，涨 5.56%，总市值 3,423 亿港元。
短链的落点，是 Bedrock 用户指南里的模型卡
发布账号 @Zai_org 的自我介绍是 “GLM 模型背后的 AI 实验室”，带有 X 企业认证标识，粉丝约 16.3 万。推文中那条 “Get started” 短链经解析，落在 页面上。截至北京时间 6 日 14 时许，这条推文获得 387 个赞和 34,667 次浏览。
模型卡把 Z.ai 的介绍落实成了具体条目：模型登记为 “Z.AI — GLM 5.3”，上线日期标注为 10 月 5 日，生命周期状态为 Active，停用前 AWS 承诺至少提前 45 天发出通知。卡片对模型的定位描述是 Z.AI 旗舰开放权重文本生成模型，面向复杂软件工程与智能体任务，与推文的说法一致。
7440 亿参数、100 万 token 上下文，Bedrock 名单里没有 GLM 5.2
目前列出四款模型：GLM 4.7、GLM 4.7 Flash、GLM 5 和 GLM 5.3。名单里没有 GLM 5.2——按 AWS 博客的说法，GLM 5 今年早些时候上线 Bedrock 之后，这次是直接接上了 5.3。
模型卡给出的规格：GLM-5.3 采用 MoE（专家混合）架构，总参数 7440 亿（744B），每个 token 激活约 400 亿（40B），底座与 GLM 5.2 相同，改进来自规模化后训练；上下文窗口 100 万 token，最高输出 12.8 万 token。参数总量与 AWS 页面对 GLM 5 的标注一致，变化主要发生在训练侧。
性能数据全部是厂商口径。AWS 博客写明，Z.ai 称该模型在 DeepSWE、Terminal Bench 3.0、FrontierSWE 等编码基准上具有竞争力，并报告自研的 Z.ai Code Bench 较 GLM-5.2 提升 50%；由于改进幅度大到更新了基准测试本身（自 GLM-5.1 发布起），与 GLM 5 的直接对比并未报告。Z.ai 还测得模型发布时在安全基准 CyberGym 上取得 84.5 分，AWS 博客称之为发布时的领先成绩。下图即为 Z.ai 官方博客发布的六项基准对比图。
GLM-5.3 模型本身于 8 月 14 日发布，当时给它的标题是“前沿编码与涌现网络安全能力”，权重同步发布在 。这次上线 Bedrock，是把已开源的权重接进了 AWS 的托管推理服务。
推理强度可选，缓存可显式：按智能体负载设计的调用
模型卡把“可选推理强度（reasoning effort）”写进了能力介绍：用户在延迟、token 消耗与任务表现之间做交换，Bedrock 的示例代码里直接出现了 reasoning_effort: 'max' 这样的参数。Z.ai 博客发布的曲线图显示了这种交换的具体取值——在 Z.ai Code Bench v1.0（经 Claude Code 2.1.207 评测）上，从 Non-Thinking 到 Low、High、Max，GLM-5.3 的准确率随平均输出 token 数的上升而抬升。
缓存是另一项为智能体负载准备的机制。GLM-5.3 默认启用隐式（自动）提示缓存；显式缓存需要在请求里设置 prompt_cache_options，每个缓存断点至少包含 1,024 token，缓存至少保留 30 分钟。AWS 建议使用显式缓存来提高命中率——对每一轮都要重发大段系统提示或仓库上下文的编码智能体来说，这直接决定延迟和输入成本。
调用接口上，bedrock-runtime 端点同时支持 OpenAI 兼容的 Responses 与 Chat Completions API，以及 Bedrock 原生的 Invoke 与 Converse API；模型卡将函数调用、结构化 JSON 输出、流式响应（包括推理内容流式）列为支持能力，AWS 建议新应用优先用 OpenAI 兼容接口。AWS 博客还演示了一个具体工作负载：开源渗透测试智能体 Strix 的文档目前把 GLM 5.3 设为默认模型，将其指向 Bedrock 推理配置后，模型调用就发生在用户自己的 AWS 账户与控制体系内。文中同时提醒，只对拥有或获书面授权的应用做安全测试。
只对符合条件的企业客户开放，且必须跨区调用
模型卡上有一条限制性备注：“对该模型的访问仅限符合条件的客户，更多信息请联系你的 AWS 客户团队。”AWS 博客的表述是“符合条件的企业客户”——模型虽已进入 Bedrock 名单，接入前仍需通过这层资格确认。
调用方式同样有限定：GLM-5.3 只提供跨区推理，请求必须使用美区地理推理配置 us.zai.glm-5.3 或全球推理配置 global.zai.glm-5.3，不支持区域内按需直连。模型卡没有列出每 token 价格，定价指向 Bedrock 定价页。服务分层沿用了 Bedrock 的通用体系：Standard 按量付费、Priority 用溢价换最快响应、Flex 服务于不赶时间的负载，Reserved 则是账户级的承诺吞吐，需联系 AWS 开通。AWS 还建议开发者尽量使用短期凭证，而非长期 API key。
分成模式与它的 Anthropic 先例
分成条款没有出现在 AWS 的博客或模型卡里。据《科创板日报》报道（转引），AWS 将基于模型调用量与智谱进行收入分成；智谱近期已与多家海外云厂商落地类似模式，此前其透露的计划是通过海外云平台收入分成“增加一条具有规模潜力的商业路径”。国内侧，智谱已与阿里云百炼等头部云厂商签署类似协议，华为云已上架 GLM-5.3 并就类似合作达成意向。
这笔生意有先例可循。第一财经在报道中算了一笔账：据市场消息，Anthropic 2025 年约 46 亿美元收入中，约 21.6 亿美元（47%）经 Amazon 与 Google 云市场完成，两家云厂商合计收取约 3.51 亿美元分销费用，相当于相关销售额的约 16%；Anthropic 今年 4 月还表示，超过 10 万家客户在 AWS Bedrock 上运行 Claude。Bedrock 按同样路径已接入开源模型 Kimi K3，月之暗面也在推进类似的分成合作。
智谱自身的盘子也不宽裕。财报显示，其 2026 上半年营业总收入 9.54 亿元，同比增长 399.7%，归母亏损 20.71 亿元，亏损同比收窄 12.1%；今年 9 月刚完成约 50 亿美元融资（约 20 亿美元股份配售加约 30 亿美元可转债），投向下一代 GLM 基础模型、完全自训练（Fully Self Training）体系及算力基础设施。
第一财经同时点出这条通道的约束：作为开放权重模型，企业既可以经 Bedrock 按调用量付费，也可以拿权重自行部署，后者会分流云 API 收入；海外企业对数据安全、合规、模型责任及供应链稳定性的要求，也可能影响大规模生产部署。在第一财经看来，能否把海外开发者的热度转化为持续的企业调用量和收入，决定这一模式能否规模化。