🔥 GLM-5.3 от Z.ai — главное за 30 секунд:
Чистый post-training. Та же базовая модель —GLM-5.2 — все улучшения получены только масштабированием RL на длинных агентных задачах (фреймворк slime + SAO)
Сильнейшая open-weight модель для кода. +50% на внутреннем Z.ai Code Bench; Terminal Bench 3.0: 28.3 (было 4.6); DeepSWE v1.1: 66.9 (было 46.2). На TB 2.1 (88.2) вплотную к Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Эмерджентные способности в кибербезопасности — главный сюрприз. Модель сама начала выстраивать полные цепочки эксплуатации уязвимостей. CyberGym 84.5% — #1 среди всех моделей; ExploitBench удвоился (24→54). В реальных проектах нашла 2 436 уязвимостей в 269 OSS-проектах, включая баги возрастом до 40 лет.
Веса будут открыты через 2 недели после завершения safety-аудита и hardening
Честное позиционирование на бенчмарках. Z.ai прямо показывают, где отстают от closed frontier (Fable 5, GPT-5.6 Sol) — ExploitBench 54 vs 78, Terminal Bench 3.0 28 vs 35
Все детали по ссылке
Чистый post-training. Та же базовая модель —GLM-5.2 — все улучшения получены только масштабированием RL на длинных агентных задачах (фреймворк slime + SAO)
Сильнейшая open-weight модель для кода. +50% на внутреннем Z.ai Code Bench; Terminal Bench 3.0: 28.3 (было 4.6); DeepSWE v1.1: 66.9 (было 46.2). На TB 2.1 (88.2) вплотную к Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Эмерджентные способности в кибербезопасности — главный сюрприз. Модель сама начала выстраивать полные цепочки эксплуатации уязвимостей. CyberGym 84.5% — #1 среди всех моделей; ExploitBench удвоился (24→54). В реальных проектах нашла 2 436 уязвимостей в 269 OSS-проектах, включая баги возрастом до 40 лет.
Веса будут открыты через 2 недели после завершения safety-аудита и hardening
Честное позиционирование на бенчмарках. Z.ai прямо показывают, где отстают от closed frontier (Fable 5, GPT-5.6 Sol) — ExploitBench 54 vs 78, Terminal Bench 3.0 28 vs 35
Все детали по ссылке