Z.ai представила улучшенную модель GLM-5.3 с акцентом на программирование

Китайская компания Z.ai анонсировала релиз языковой модели GLM-5.3. В новой версии были усовершенствованы возможности программирования, сценарии работы агентов и методы поиска уязвимостей.

По словам представителей компании, рост производительности модели в сравнении с GLM-5.2 был достигнут исключительно через посттренировку, без изменения первоначальной архитектуры. Открытые веса модели будут опубликованы спустя две недели после проведения оценки безопасности и дополнительного усиления.

На внутреннем бенчмарке Code Bench GLM-5.3 повысила свои результаты на 50% по сравнению с предыдущей версией. В таблице результатов Z.ai указала, что в тестах Terminal Bench 3.0 модель получила 28,3 балла против 4,6 у предшественника, в DeepSWE v1.1 — 66,9 против 46,2, а в Agents’ Last Exam — 28,5 против 23,8. На ExploitBench GLM-5.3 показала 54,4% против 24,4% у GLM-5.2.

Особое внимание уделено ExploitGym, где модель успешно справилась с 105 задачами за два часа, в то время как GLM-5.2 смогла решить только 29. За шесть часов GLM-5.3 закрыла 130 задач, тогда как предшественник — 39.

В рамках тестирования на реальных кодовых базах вместе с китайскими командами по безопасности система выявила 2436 уязвимостей в 269 проектах, включая 1097 серьезных проблем. Из них 53 находки были публично раскрыты, остальные 2383 остаются под эмбарго. Средний срок существования таких уязвимостей составил 26,6 года, а самая старая обнаруженная датируется 1981 годом.

Для мониторинга раскрытия уязвимостей Z.ai запустила публичный реестр Z.ai Security Disclosure Ledger, где фиксируются статус находок и их критичность. Также обновлена продуктовая часть: GLM-5.3 внедрена для подписчиков плана GLM Coding Plan, замещая старые модели в сценариях агентного программирования и решения сложных задач.

Напомним, ранее в июле компания Anthropic обвинила Z.ai в неправомерной дистилляции GLM-5.2 на основе ответов моделей Claude и GPT.