GLM-5.3在Terminal Bench 3.0取得开源第一
事件全貌
AI 综述智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的743B基座模型，通过扩展后训练提升能力，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一，并接近Claude Fable 5。模型在CyberGym测试中得分84.5%，超过Mythos 5（83.8%）和GPT-5.6 Sol（83.6%）。
模型在网络安全任务中表现突出，白盒代码审查等安全任务持平Mythos 5，在269个项目中找到2,436个漏洞，部分漏洞存在长达40年。ExploitBench得分54.4%，落后于Mythos 5的78.0%，但较GLM-5.2的24.4%大幅提升；ExploitGym两小时完成105项任务，此前为29项。
因双重用途风险，智谱将先由安全伙伴受控评估，再开放API和完整权重。模型已通过Z.ai API、GLM Coding Plan和ZCode提供，权重预计在发布约两周后公开。最新报道补充，GLM-5.3在多项基准上超越Moonshot AI的Kimi K3，部分指标超过Claude Fable 5或GPT-5.6-Sol，仅约750B参数，为Kimi K3的三分之一。
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GLM-5.3在多项基准上超越Kimi K3，部分指标超过Claude Fable 5或GPT-5.6-Sol。
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- GLM-5.3：中国实验室如何跟上前沿步伐
Z.ai 今日发布 GLM-5.3，目前仅限编程套餐使用，API 即将上线，两周后开源权重至 Hugging Face。该模型在多项基准上超越 Moonshot AI 的 Kimi K3，部分指标超过 Claude Fable 5 或 GPT-5.6-Sol，仅约 750B 参数，为 Kimi K3 的三分之一。
- 智谱 GLM-5.3 在漏洞发现等网络防御测试中超越 Anthropic Mythos 5
智谱发布 GLM-5.3，基于 743B 基座模型后训练，在漏洞发现等网络防御测试中超越 Anthropic Mythos 5。其 Terminal Bench 3.0 从 4.6 升至 28.3，DeepSWE 达 66.9；CyberGym 得分 84.5%，但 ExploitBench 仅 54.4%，落后于 Mythos 5 的 78.0%。
- 智谱发布 GLM-5.3，称其为最强开源权重编程模型
智谱发布 GLM-5.3，与上一代 GLM-5.2 共享相同基座，全部提升来自扩展的后训练，并称其为最强开源权重编程模型，智能体任务进步最大。该模型经安全数据训练，在 269 个项目中找到 2,436 个漏洞，部分漏洞存在长达 40 年。GLM-5.3 现可通过 GLM Coding Plan 使用，权重将在安全审查完成后于两周内开源。
- Z.ai 发布 GLM-5.3：不重训基座模型，复杂编程与长程任务能力显著提升
Z.ai 发布 GLM-5.3，沿用 GLM-5.2 的 743B 基座模型，全部提升来自扩展的后训练。Terminal-Bench 3.0 得分从 4.6 升至 28.3，CyberGym 达 84.5%，超过 Mythos 5（83.8%）和 GPT-5.6 Sol（83.6%）。模型已通过 Z.ai API、GLM Coding Plan 和 ZCode 提供，权重预计在发布约两周后公开。
- GLM-5.3 发布：编程能力开源第一，并涌现网络安全能力
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，并在CyberGym测试中得分84.5%。GLM-5.3即日起上线ZCode、AutoClaw等工具，API很快上线，完整模型权重将在两周内开源。
- GLM-5.3 发布：编程能力开源第一，并涌现网络安全能力
智谱发布GLM-5.3，基于与GLM-5.2相同的基座，通过极致的后训练Scaling提升智能上界，编程能力较前代提升50%，在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一，并接近Claude Fable 5。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5，在CyberGym测试中得分84.5%。模型权重将在两周后开源，即日起上线ZCode、AutoClaw等工具。