聚焦大模型赋能投研系列之三十:GLM-5.3与GLM-5.3-Flash金融投研能力评测。5.3 沿用 5.2底座(官方口径 744B / 约 40B 激活),提升全部来自后训练,主打长程 Agent、复杂编程和工具执行;Flash 是全新 320B / 18B 多模态底座,支持文本、图像和视频,权重当天 MIT 开源。结果通过历史数据统计、建模和测算完成,历史规律不代表未来;在市场环境发生变化时,模型存在失效的风险;策略依据一定的假设通过历史数据回测得到,当交易成本或其它条件改变时,可能导致策略收益下降甚至出现亏损;大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险;本文所提炼的观点,基于一定的提示词产生,大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化。
聚焦大模型赋能投研系列之三十:GLM-5.3与GLM-5.3-Flash金融投研能力评测。5.3 沿用 5.2底座(官方口径 744B / 约 40B 激活),提升全部来自后训练,主打长程 Agent、复杂编程和工具执行;Flash 是全新 320B / 18B 多模态底座,支持文本、图像和视频,权重当天 MIT 开源。结果通过历史数据统计、建模和测算完成,历史规律不代表未来;在市场环境发生变化时,模型存在失效的风险;策略依据一定的假设通过历史数据回测得到,当交易成本或其它条件改变时,可能导致策略收益下降甚至出现亏损;大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险;本文所提炼的观点,基于一定的提示词产生,大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化。
聚焦大模型赋能投研系列之三十:GLM-5.3与GLM-5.3-Flash金融投研能力评测。5.3 沿用 5.2底座(官方口径 744B / 约 40B 激活),提升全部来自后训练,主打长程 Agent、复杂编程和工具执行;Flash 是全新 320B / 18B 多模态底座,支持文本、图像和视频,权重当天 MIT 开源。结果通过历史数据统计、建模和测算完成,历史规律不代表未来;在市场环境发生变化时,模型存在失效的风险;策略依据一定的假设通过历史数据回测得到,当交易成本或其它条件改变时,可能导致策略收益下降甚至出现亏损;大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险;本文所提炼的观点,基于一定的提示词产生,大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化。核心数据:Flash 标价 0.8 / 2.8 元,约为 5.3 的 1/10,限时 5 折后约 1/20;同一套「1M 未命中输入 + 20 万输出」场景下,Flash 标价约 1.36 元、折扣后约 0.68 元,低于 V4 Flash 谷时的 2.4 元和 V4 Pro 谷时的 7.2 元。
本报告由国金证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了大模型、大模型赋能投研系列之三十、GLM、5.3与GLM等议题。