Step 5 Preview vs GLM-5.3: En poäng isär, och bara en av dem har en licensfil

På den oberoende resultattavlan, Step 5 Preview och GLM-5.3 skiljer sig en poäng åt: 44 mot 45 på Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, där GLM-5.3 poängsätts som GLM-5.3 (max) och Step 5 Preview inte har någon effort-etikett alls. Det är den minsta skillnaden i den här serien, och det är också den minst användbara siffran i jämförelsen. Siffran som avgör saken är att GLM-5.3 har vikter du kan ladda ner idag — publicerade av Z.ai under en anpassad licens som inte är MIT — medan Step 5 Preview, som StepFun tillkännagav den 20 september 2026, har ett Hugging Face-repositorium som innehåller en enda .gitattributes och ett angivet releasedatum den 15 oktober för BF16-checkpointen. StepFuns lanseringsmaterial beskriver modellen som ett topp-tre-resultat för öppen källkod. Den är inte öppen källkod ännu. GLM-5.3 är det, och dess licens är det du bör läsa innan du planerar utifrån den.

Vad en indexpoäng egentligen köper

Båda modellerna kördes genom samma tio utvärderingar av samma labb, vilket gör jämförelsen ovanligt ren och ovanligt föga hjälpsam på samma gång.

• Intelligence Index — Step 5 Preview 44 mot GLM-5.3 45

• Var det placerar sig — GLM-5.3 ligger en poäng över Step 5 Preview; Step 5 Preview ligger i nivå med Kimi K3

• Parametrar — Step 5 Preview 600B totalt / 27B aktiva vs GLM-5.3 753B totalt / 40B aktiva

• Utdatashastighet — Step 5 Preview 99,8 tokens/sek mot GLM-5.3 72,1 tokens/sek

• Tid till första token — Step 5 Preview 2,96 s vs GLM-5.3 2,99 s

• Pris per 1 miljon tokens – Step 5 Preview $1,00 in / $2,70 ut mot GLM-5.3 $1,40 in / $4,40 ut

• Cacherabatt — Step 5 Preview 95 % mot GLM-5.3 81 %

• Kostnad per uppgift i Intelligence Index — Step 5 Preview $0.71 jämfört med GLM-5.3 $2.01

• Kontext — båda med 1M tokens; vår katalog listar GLM-5.3 med ett utdatatak på 131,1K, StepFun har inte publicerat något sådant

• Vikter — Step 5 Preview stängd, BF16-checkpoint planerad till 15 oktober; GLM-5.3 publicerad under en anpassad Z.ai-licens

Läser man de där raderna tillsammans är gapet på en punkt inte längre rubriken. Step 5 Preview är 29 % billigare på indata, 39 % billigare på utdata, genererar tokens 38 % snabbare och har en cacherabatt som är 14 punkter djupare — och siffran för kostnad per indexuppgift, som väger samman mångordighet och cachebeteende till ett enda tal, är 2,8 gånger lägre. Detta sker vid 600B totalt mot GLM-5.3:s 753B, med 27B aktiva mot 40B. På effektivitetsaxeln är detta inte en jämn match; på förmåga är det så jämnt som resultattavlan kan bli.

Den enda raden där Step 5 Preview inte vinner är den som är svårast att åtgärda: GLM-5.3 har en licensfil och det har inte Step 5 Preview.

Licensen är hela skillnaden, och den är inte MIT

Det är lätt att anta att en kinesisk labbs öppna flaggskepp levereras under MIT, eftersom flera gör det. Z.ai:s egna GLM-5.2 och GLM-5.3-Flash har båda MIT. Flaggskeppet GLM-5.3 gör det inte — det levereras under en anpassad licens, "glm-5.3", som tillåter kommersiell användning med förbehåll för en uppsättning begränsningar. Det är ett väsentligt annorlunda dokument än de MIT-villkor som dess mindre syskon har, och för ett företag vars jurister läser licensen före README är det en konversation snarare än en formalitet.

Step 5 Preview har ingen licens alls ännu, vilket är ett annat problem och inte uppenbart ett mindre. En restriktiv licens talar om vad du får göra och låter dig själv avgöra om villkoren är acceptabla. Ingen licens säger dig ingenting: ingen rätt till kommersiell användning, ingen rätt att vidaredistribuera, inget tillstånd för finjustering och inget sätt att bedöma huruvida checkpunkten från 15 oktober kommer att vara användbar för din produkt förrän den dyker upp. Namnet på det repo StepFun reserverade – stepfun-ai/Step-5-Preview-BF16 – anger ett bfloat16-format, vilket är den artefakt du finjusterar och kvantiserar från snarare än den du servar. Det säger dig hur utgåvan är formad. Det säger dig inte dess villkor.

Den ärliga jämförelsen är alltså mellan en licens du kan läsa och vara oenig med, och en licens som inte finns. För ett team som behöver finjustera, självhosta i en kontrollerad miljö eller släppa en derivatprodukt är GLM-5.3 den enda av dessa två som har ett svar, och svaret är en juridisk granskning snarare än ett grönt ljus.

Effektivitetsgapet är den del som håller

Effektivitetsanspråk förtjänar mer skepsis än benchmarkanspråk, eftersom de är lättare att framföra och svårare att verifiera. Dessa två står sig bättre än de flesta, och mekanismen är synlig i arkitekturen.

Glesa mixture-of-experts-modeller lägger bara beräkningskraft på de experter som en token dirigeras till, så den aktiverade siffran styr produktionsbeteendet medan totalen mest är en minnesfråga. Med 27B aktiva mot GLM-5.3:s 40B utför Step 5 Preview ungefär en tredjedel mindre arbete per token, och mätningarna följer: 99,8 output-tokens per sekund mot 72,1, och en kostnad per indexuppgift på 0,71 $ mot 2,01 $. Det är samma historia berättad på tre sätt, vilket är det som gör den trovärdig snarare än en enda smickrande siffra.

Cacheringsrabatten är den rad som betyder mest för den arbetsbelastning som båda modellerna säljs för. En agentloop som skickar samma systemprompt och repository-kontext igen varje tur lever nästan helt och hållet inom den rabatten, så 95 % mot 81 % ackumuleras över en lång session på ett sätt som listpriset inte gör. Vid en mix på 7:2:1 av cacheträffar/indata/utdata landar Step 5 Previews blandade pris nära 0,51 USD per miljon tokens mot GLM-5.3:s väsentligt högre blandning – och gapet vidgas ju längre loopen körs.

Det som ännu inte går att testa är huruvida den effektiviteten håller i stor skala. Step 5 Previews API öppnades på lanseringsdagen, på en enda slutpunkt. GLM-5.3 har hanterat produktionstrafik sedan mitten av augusti från många oberoende anropare, och en modell med fem veckors verklig belastning bakom sig har felmoder som är kända av en tillräckligt stor population för att de ska bli offentligt synliga. En slutpunkt som är några dagar gammal har inget av detta. Effektivitetssiffrorna är den mer fördelaktiga tolkningen; den operativa historiken är den mer användbara.

Vad du kan ta till på varje sida idag

Det här är den enda delen av jämförelsen där de två inte är symmetriska, och det är värt att vara exakt kring det i stället för att avrunda till ”båda är tillgängliga”.

GLM-5.3 finns nu live på OrcaRouter under modellsidan för z-ai/glm-5.3 till $1,26 för indata och $3,96 för utdata, mot Z.ai:s listpriser på $1,40 och $4,40 på själva modellsidan — vidarebefordrat helt utan påslag, så siffran du ser är leverantörens aktuella pris och inte ett vi själva har valt. De öppna vikterna finns på Hugging Face, så samma modell går att nå på tre sätt: vår endpoint, Z.ai:s eget API eller din egen hårdvara.

Step 5 Preview finns inte i vår katalog, och vi routar den inte. Den körs på StepFuns egen API och Studio, och det är den enda platsen den körs på tills vikterna släpps. Det som står bredvid den på vår sida är den uppsättning modeller som den mäts mot, bakom en enda nyckel för fler än 200 modeller: GLM-5.3 till det rabatterade priset ovan, DeepSeek V4 Pro till $0,66 och $1,98, och Claude Opus 5 till $5,00 och $25,00. Det är vad som gör de kommande fyra veckorna genomförbara i stället för blockerade — du kan benchmarka förhandsversionen mot en produktionsmodell med samma nyckel, med automatisk failover mellan leverantörer som håller produktionsvägen vid liv medan förhandsversionens kapacitetskurva fortfarande är okänd, och routnings-DSL:en som fogar samman produktionsdelen till ett enda anrop i stället för en andra integration.

Att välja mellan en lead och en meritlista

Om du finjusterar, självhostar eller bygger en derivatprodukt är GLM-5.3 svaret, och det är inte nära – inte för att den får en poäng högre, utan för att den är den enda av de två med en licens att läsa och en checkpoint att ladda ner. Budgetera den juridiska granskningen, för de anpassade villkoren är inte MIT och skillnaden är av det slag som dyker upp i en inköpsrevision snarare än i ett benchmark.

Om du anropar en modell via API och din arbetsbelastning är agentisk text i volym ligger Step 5 Preview före på allt som fakturan och klockan bryr sig om: billigare per token, billigare per uppgift, snabbare att generera och en djupare cacherabatt för det upprepade prefixmönster som fyller en agentloop. Mot en några dagar gammal enskild källslutpunkt utan publicerat utdatatak och utan licens är argumentet för att göra den till din standard ett argument om ett benchmark, inte om ett kontrakt.

Det som skulle förändra svaret är checkpointen den 15 oktober. En tillåtande licens skulle göra effektivitetsförsprånget till något du kan äga i stället för att hyra, och vid det laget slutar underskottet på en poäng att spela roll – en modell som är 2,8 gånger billigare per indexuppgift och 38 % snabbare vid generering behöver inte vinna totalresultatet. En restriktiv licens gör att GLM-5.3 är den enda av de två som du kan bygga en produkt på, och gapet på en poäng blir en bagatell om två modeller som du ändå skulle använda på olika sätt.

Den enda specifikationen som är värd att hålla ögonen på är taket för utdata. Båda leverantörerna marknadsför en kontext på 1M tokens. Vår katalog listar GLM-5.3 med en maximal utdata på 131,1K; StepFuns tillkännagivande anger en kontext på 1M och inget tak för utdata, och en separat tredjepartskonfiguration som cirkulerade under läckan angav 350 000 i kontext med ett maximalt utdata på 64 000. För ett par modeller som säljs in för långsiktigt agentiskt arbete avgör den siffran vad du faktiskt kan bygga, och just nu är det bara en sida som har svarat på den.