Z.ai 开源 GLM-5.3，专攻智能体与网络安全
GLM-5.3 is now open-weight
Z.ai 正式宣布其最新模型 GLM-5.3 现已开放权重，这是目前专为智能体编程（agentic coding）和网络安全防御打造的最强模型。开发者可以直接下载、运行并自定义该模型，相关权重已托管在 Hugging Face 上，技术博客也已同步发布。社区反应热烈，Unsloth AI 迅速跟进制作 GGUF 版本以支持本地部署，Baseten 平台也计划快速上线支持。值得注意的是，GLM-5.3 的许可证已从 MIT 变更为类似 Kimi、MiniMax 和 Qwen 的半非商业许可，这一变化引发了社区的广泛讨论。
我们最强大的智能体编程与网络安全防御模型现已可供下载、运行和自定义。
HN 评论区
218- revolvingthrow
GLM 5.3 可能是开源权重模型的甜点级选择，如果你想超越 deepseek flash 或新的 glm flash。我用它配合 pi 玩了一下，体验相当不错，尤其是它不像美国那边的模型那样对网络安全之类的话题那么敏感。它的综合能力略逊于 Kimi，但运行起来容易多了，我预计第三方提供的价格（和速度！）会明显更优。
假设你愿意在即将推出的配备 512 GB 统一内存的 Mac m5 ultra 上砸一大笔钱，你甚至可以在本地运行它，量化到 4 位。至于这是否稍微有点合理，嗯，我老婆可能会当场把我剥皮，不过也许你老婆会更通情达理一些。
- nkmnz
我想问问 Sam Altman，他是否还认为发布 GPT-3 太危险了。我的意思是，没人会用它，但他现在（2026 年）不发布的理由是什么？
- mmastrac
我之前发帖说 DS4Flash 在两块 DGX Spark 上表现不错（good），但算不上惊艳（great），但我必须说 GLM-5.3 真的很惊艳。它能搞定我扔给它的所有随机难题，而且拥有 DS4Flash 似乎缺乏的那种直觉。
在我看来，我们还远未达到 Fable 级别的模型，但未来这一年将会变得非常有趣。
- armcat
这里非常令人看好的是 token 数量与准确率的比率。我假设他们的“输出 token”是指作为思考过程的一部分生成的 token 以及任何工具调用（从服务商计费角度看被称为“输入 token”）。像 Qwen3.8 和 GLM 5.2 这样的中国模型在我们的高复杂度数据分析工作负载中过度思考（overthinking）得离谱。这比 Opus 和 GPT 模型多了 3 到 4 倍。即使每 100 万 token 的单价更便宜，最终成本反而更高，在某些情况下甚至高出 2 倍。所以 GLM 5.3 在这方面非常令人期待。迫不及待想试试了。
- jamesforestwest
有趣的模型。很高兴看到开源权重模型正在追赶顶尖的闭源模型。代码基准测试结果相当令人印象深刻。总体而言，看到进步向前发展真是太好了。好奇它在实际使用中的表现如何。
- scosman
我用的越来越多。感觉就像 Opus 4.8，而且是最好的一种感觉。
- redox99
我觉得 GLM 5.3 Flash 比 5.3 更有趣。5.3 没有视觉能力这一点有点让人劝退。另外，5.3 Flash 似乎更擅长制作漂亮的 UI。
- fra
感谢 DeepInfra 成为 OpenRouter 上第一个提供该模型的第三方服务商（https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3?endpoint=b711bea7-3994-49...）。