GLM-5.3：涌现的网络安全能力

GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities

我们仅通过扩大后训练规模就推出了 GLM-5.3。在 GLM-5.2 构建的 IndexShare、SAO 和 slime 技术栈基础上，我们投入更多计算资源在多样化的长周期任务环境中进行训练。结果显示，GLM-5.3 在复杂编码任务上比前代提升 50%，在 Terminal Bench 3.0 等公开基准测试中达到开源最先进水平。更令人意外的是，随着训练规模扩大，模型涌现出强大的网络安全能力，在 CyberGym 漏洞发现基准上表现优异，在利用链上的性能更是翻倍。我们已与多家安全团队合作，在真实代码库中发现了数千个漏洞，部分漏洞潜伏长达 40 年。两周后，在完成安全评估与加固后，我们将开源模型权重。