Z.ai выпустила GLM-5.3, обновление своей модели на 743B параметров, которое достигает повышения производительности за счет масштабированного постобучения, а не переобучения базовой модели. Выпуск в настоящее время доступен через API Z.ai, план GLM Coding и ZCode; публичные веса запланированы к выпуску примерно через две недели после запуска после проведения оценок безопасности.

  • Баллы Terminal-Bench 3.0 увеличились с 4.6 до 28.3, в то время как DeepSWE v1.1 улучшился с 46.2 до 66.9.
  • Результаты CyberGym достигли 84.5%, превзойдя Mythos 5 (83.8%) и GPT-5.6 Sol (83.6%).
  • Баллы ExploitBench более чем удвоились до 54.4%, хотя они остаются ниже показателя Mythos 5 в 78.0%.
  • В Z.ai Code Bench модель продемонстрировала улучшение на 50% по сравнению с GLM-5.2, набрав 31.4% при примерно 50 000 выходных токенов на задачу.

Обновление позиционируется для инструментов разработки, безопасности приложений и инженерии в сфере финансовых технологий, с конкретными применениями, включая рефакторинг масштаба репозитория, агентов CLI с длительным горизонтом планирования и обнаружение уязвимостей методом белого ящика.