حقق GLM-5.3 نتيجة قدرها 10 من 30 (33.3٪) في معيار SlopCodeBench، متعادلاً مع Fable 5 و GPT-5.6 Sol في المجموعة الفرعية المكونة من ست مشكلات.
- على قائمة المشكلات الثلاث و 17 نقطة تحقق من تقرير Opus 5، حقق GLM-5.3 نتيجة 8/17 (47.1٪).
- يتطلب المعيار بناء الأدوات خطوة بخطوة مع التعامل مع متطلبات جديدة دون تعطيل الوظائف الحالية.
- لم يحقق أي ذكاء اصطناعي حتى الآن حلاً كاملاً للمعيار.
- يبدو أن الصلة مرتبطة بمخرجات الرموز المطلوبة لحل المشكلات.
تشير النتائج إلى الأداء التنافسي لـ GLM-5.3 مقارنة بالنماذج الرائدة الأخرى في مهام البرمجة المعقدة والمتطورة.