Z.ai

Z.ai, antes Zhipu AI, publica la familia de modelos de pesos abiertos «GLM», y tres versiones de esa línea aparecen aquí en un plazo de cuatro meses. «GLM-5.1» (754B MoE, 40B activos, MIT) lideró SWE-Bench Pro con un 58.4% en abril de 2026, junto con una subida de precio de la API de aproximadamente un 40%. «GLM-5.2», publicado el 16 de junio de 2026 con 753B de parámetros, 40B activos y un contexto de 1M de tokens, obtuvo 1524 Elo en GDPval-AA, tercero en general por detrás de Claude Fable 5 y Claude Opus 4.8, y con clara ventaja sobre el siguiente modelo abierto, MiniMax-M3, que quedó en 1408. Mistral AI eligió después «GLM-5.2» como el primer modelo abierto de terceros en sus endpoints regionales.

El anuncio de «GLM-5.3» del 14 de agosto de 2026 llegó en forma de una entrada de blog sin firmar, sin informe técnico ni ficha de modelo. Su afirmación metodológica es acotada y verificable: el mismo modelo base que «GLM-5.2», con toda la mejora proveniente del post-entrenamiento. "Scaling post-training is all we did." Terminal-Bench 3.0 pasa de 4.6 a 28.3, y el benchmark estrella, «Z.ai Code Bench», es interno y privado. La afirmación de ser el "most capable open-weights model for coding" no queda zanjada por la propia tabla de Z.ai: frente a Kimi K3 el resultado es 3-3 con un empate.

Las cifras de seguridad son lo que hace difícil clasificar a esta entidad. Trabajando con equipos de seguridad chinos sin nombrar, Z.ai reporta 2,436 vulnerabilidades encontradas en 269 proyectos de código abierto, la más antigua introducida en 1981, con una vida media de 26.6 años. El «Z.ai Security Disclosure Ledger» muestra 53 divulgadas y 2,383 bajo embargo. Se prometieron los pesos en un plazo de dos semanas, una vez concluyan la evaluación de seguridad y el hardening. Eso es una fecha, no un criterio.