Zhihui AI a publié GLM-5.3, un modèle à poids ouverts qui s'appuie sur l'architecture de base GLM-5.2 grâce à des améliorations post-entraînement. Cette mise à jour améliore significativement les performances dans les tâches complexes de codage et à long terme, établissant de nouveaux résultats de pointe (state-of-the-art) sur plusieurs benchmarks publics.

  • Réalise une amélioration de 50 % par rapport à GLM-5.2 sur le Z.ai Code Bench et établit un SOTA open-source sur Terminal Bench 3.0 et Agents' Last Exam.
  • Démonstre des capacités cyber émergentes, atteignant l'état de l'art sur CyberGym pour la découverte de vulnérabilités et doublant plus que les performances de GLM-5.2 sur les benchmarks d'exploitation.
  • Prend en charge le déploiement via des frameworks incluant SGLang, vLLM, TokenSpeed, Transformers, KTransformers et Unsloth, avec un support spécifique pour les plateformes Ascend NPU.
  • Introduit un paramètre reasoning_effort permettant aux utilisateurs de contrôler le budget de réflexion avec des niveaux faible, élevé ou max, par défaut sur max.

Cette publication offre aux développeurs un outil très performant pour l'ingénierie agentic et les tâches logicielles complexes, proposant des options de déploiement flexibles et des contrôles explicites sur la profondeur de raisonnement du modèle.