Николай Чикишев world 31 жніўня 2026, 11:46

Z.ai апублікавала вагі GLM-5.3 — «найлепшай» кітайскай мадэлі для кодынгу

Кітайскі стартап апублікаваў вагі мадэлі GLM-5.3 на Hugging Face. Кампанія называе яе сваёй самай магутнай мадэллю для агентнага праграмавання і задач у галіне кібербяспекі.

1 каментарый

Z.ai апублікавала вагі GLM-5.3 — «найлепшай» кітайскай мадэлі для кодынгу

Кітайскі стартап апублікаваў вагі мадэлі GLM-5.3 на Hugging Face. Кампанія называе яе сваёй самай магутнай мадэллю для агентнага праграмавання і задач у галіне кібербяспекі.

Пры першапачатковым рэлізе 14 жніўня кампанія вырашыла адкласці публікацыю вагоў на два тыдні, каб дадаткова праверыць мадэль праз нечакана хуткі рост яе магчымасцяў у сферы кібербяспекі.

GLM-5.3 пабудавана на той жа базавай мадэлі, што і GLM-5.2. Паводле Z.ai, увесь прырост прадукцыйнасці дасягнуты на этапе дадатковага навучання: кампанія павялічыла колькасць трэніровачных асяродкаў, разнастайнасць задач і аб’ём вылічэнняў. На ўнутраным Z.ai Code Bench новая версія паказвае прыкладна на 50% лепшы вынік у параўнанні з GLM-5.2.

GLM-5.3 is now open-weight.

Our most capable model for agentic coding and cyber defense is now available to download, run, and customize.

Weights: https://t.co/v1IbWMXxg4
Tech blog: https://t.co/ekQkO83jCv pic.twitter.com/f8XlJksKyf
— Z.ai (@Zai_org) August 28, 2026

У публічных тэстах GLM-5.3 таксама прыкметна прыбавіла. У Terminal Bench 3.0, які правярае здольнасць ШІ-агентаў працаваць з тэрміналам і вырашаць рэальныя задачы, мадэль набрала 28,3 балы супраць 4,6 у GLM-5.2. Сярод прыведзеных Z.ai кітайскіх мадэляў гэта лепшы вынік, аднак Claude Fable 5 і GPT-5.6 Sol атрымалі 33,7 і 34,6 балы адпаведна.

Асаблівую ўвагу кампанія надае кібербяспецы. У тэсце CyberGym на пошук уразлівасцяў GLM-5.3 атрымала 84,5% — супраць 77,2% у папярэдняй версіі. Пры гэтым у больш складаным ExploitBench, дзе мадэлі патрабуецца пабудаваць ланцужок эксплуатацыі ўразлівасці, вынік склаў 54,4% — прыкметна ніжэй, чым у Fable 5 і GPT-5.6 Sol.

Кампанія сцвярджае, што падчас дадатковага навучання здольнасць мадэлі знаходзіць і выкарыстоўваць уразлівасці расла хутчэй, чым чакалі распрацоўшчыкі. Менавіта таму адкрыццё вагоў адклалі да завяршэння дадатковай ацэнкі бяспекі і ўзмацнення абарончых механізмаў.

Мадэль можна запускаць самастойна праз Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers ды іншыя фрэймворкі. Z.ai дазваляе выкарыстоўваць, змяняць, дадаткова навучаць і камерцыйна распаўсюджваць мадэль. Аднак у ліцэнзіі ёсць асобнае абмежаванне для буйных кампаній, якія прадастаўляюць мадэль як сервіс: калі іх сукупная выручка перавышае $10 мільярдаў за 12 месяцаў, перад камерцыйным выкарыстаннем GLM-5.3 ім неабходна прайсці праверку бяспекі Z.ai.