Z.ai 正式发布最新开放权重模型 GLM-5.3。该公司表示，GLM-5.3 沿用 GLM-5.2 的基础模型架构，所有性能增益均源自后训练阶段的规模化扩展。
目前，GLM-5.3 已通过 Z.ai Coding Plan 和 ZCode 提供服务，并兼容 Claude Code、OpenCode 等主流代码代理工具。Z.ai 重申，模型权重将在发布两周后，经安全评估与加固处理向公众开源。
性能显著跃升
据 Z.ai 内部基准测试 Z.ai Code Bench 显示，GLM-5.3 较 GLM-5.2 性能提升 50%。在 Terminal-Bench 3.0 和 Agents ’ Last Exam 等公开基准中，该模型取得开源领域最先进水平（SOTA）。
具体数据方面，GLM-5.3 在 Terminal-Bench 3.0 中得分 28.3，远超 GLM-5.2 的 4.6；在 DeepSWE v1.1 中，得分从 46.2 提升至 66.9。Z.ai 指出，这一突破得益于对后训练系统的扩展，包括扩大 IndexShare 在长上下文处理中的应用、强化 SAO 在长周期任务中的学习效果，以及优化 slime 进行大规模异步训练。
网络安全能力突破
随着后训练规模扩大，GLM-5.3 的网络安全能力超出预期。该模型不再局限于识别单一漏洞，而是能针对利用链的多个阶段进行推理分析。
在 CyberGym 基准测试中，GLM-5.3 得分 84.5%，优于 GLM-5.2 的 77.2%，创下该基准最佳成绩。在 ExploitBench 测试中，其得分 54.4%，是 GLM-5.2（24.4%）的两倍以上。此外，在 ExploitGym 测试中，GLM-5.3 在两小时预算内完成 105 项任务，六小时预算内完成 130 项；相比之下，GLM-5.2 仅分别完成 29 项和 39 项。Z.ai 强调，上述预算指标已根据推理速度标准化，非简单实时对比。
真实世界漏洞挖掘
Z.ai 联合中国多家安全团队，基于真实代码库对 GLM-5.3 进行测试。经专家审核、筛选和去重，该模型在 269 个开源项目中识别出 2,436 个漏洞，其中包括 1,097 个中高危严重性漏洞。
Z.ai 安全披露账本（Security Disclosure Ledger）显示，这 1,097 个漏洞包含 107 个关键漏洞和 990 个高危漏洞，涵盖系统内核、操作系统、浏览器引擎、开源基础设施、Web 应用及网络协议等领域，最早可追溯至 1981 年。
目前，该工作已转为持续性披露计划。截至公告发布，账本列出 53 个已公开披露的发现，另有 2,383 个处于保密期，后续将跟踪受影响项目、严重程度评级及 CVE 标识符。
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