GLM-5.3 Flash и Kimi K3 Artificial Analysis поставил рядом с Haiku 5.5 в одной сводке небольших и открытых моделей. Источник — их заметка от 7 октября 2026. Отдельных процентов по каждому тесту для GLM и Kimi они публикуют не все, поэтому ниже только то, что названо прямо.
Что сказано прямо
| Модель | Индекс, max | Что ещё сказано |
|---|---|---|
| Kimi K3 | 44 | открытые веса, 2,8 трлн параметров |
| Haiku 5.5 | 43 | Terminal-Bench AA: 33%; AA-Briefcase: 1578 Elo |
| GLM-5.3 Flash | 42 | на Terminal-Bench AA вровень с Haiku |
| Sonnet 5.5, для масштаба | 56 | на 13 пунктов выше Haiku |
Один-два пункта индекса — это не «другая лига». Kimi чуть выше по сводной оценке, Haiku чуть выше GLM Flash. На конкретной офисной проверке AA-Briefcase Artificial Analysis отдельно пишет, что 1578 Elo у Haiku выше, чем у Kimi K3 и у GLM-5.3, и сопоставимо с Muse Spark 1.3 на максимальном усилии. Точных Elo соседей они не дают.
Где сводный балл обманывает
- Терминал. «Вровень с GLM Flash» относится к их 33% у Haiku. Это не прогон Anthropic, где у Haiku 39,2%.
- Автоматизация. На AutomationBench-AA у Haiku 35%, а у GLM-5.3 Flash — внутри диапазона 53–60% вместе с Luna и Gemini Flash. Artificial Analysis считает балл Haiku заниженным из-за лишних отказов и ждёт повторного замера.
- Факты. Для GLM и Kimi в этой заметке точность AA-Omniscience не приведена. Не переносите на них цифры Gemini и Luna.
Как выбрать в чате
- Нужен короткий агентный шаг и текст с картинкой — Haiku 5.5. Она рядом с GLM и Kimi по индексу и впереди на AA-Briefcase.
- Нужна открытая модель большого размера — Kimi K3 в этом замере чуть выше по индексу. Проверьте задачу на своих примерах: один пункт сводки задачу не решает.
- Сложный многошаговый код — ни одна из трёх. В той же заметке Sonnet 5.5 на max уходит на 56.
Подробнее про разрыв с Sonnet — в гайде индексе Artificial Analysis.
Открыть чат в SUIN.AI — Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash, GLM и Kimi выбираются в одном списке.
