أطلقت Z.ai نموذج GLM-5.3، وهو تحديث لنموذجها الذي يحتوي على 743B معامل، يحقق مكاسب في الأداء من خلال توسيع نطاق التدريب اللاحق بدلاً من إعادة تدريب النموذج الأساسي. الإصدار متاح حالياً عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ Z.ai، وخطة GLM Coding، وZCode، مع جدولة نشر الأوزان العامة بعد أسبوعين تقريباً من الإطلاق عقب تقييمات السلامة.

  • ارتفعت درجات Terminal-Bench 3.0 من 4.6 إلى 28.3، بينما تحسنت DeepSWE v1.1 من 46.2 إلى 66.9.
  • وصلت نتائج CyberGym إلى 84.5٪، متجاوزةً Mythos 5 (83.8٪) وGPT-5.6 Sol (83.6٪).
  • تضاعفت درجات ExploitBench أكثر من الضعف لتصل إلى 54.4٪، رغم أنها لا تزال دون مستوى Mythos 5 البالغ 78.0٪.
  • في Z.ai Code Bench، أبلغ النموذج عن تحسن بنسبة 50٪ مقارنة بـ GLM-5.2، محققاً درجة 31.4٪ عند معالجة حوالي 50,000 رمز مخرج لكل مهمة.

يُوجّه هذا التحديث لأدوات المطورين، وأمن التطبيقات، وهندسة التكنولوجيا المالية، مع تطبيقات محددة تشمل إعادة الهيكلة على مستوى المستودعات، ووكلاء سطر الأوامر (CLI) طويلي المدى، واكتشاف الثغرات في الصندوق الأبيض.