Z.ai

Z.ai, anciennement Zhipu AI, publie la famille de modèles à poids ouverts «GLM», et trois versions de cette lignée apparaissent ici en quatre mois. «GLM-5.1» (754B MoE, 40B actifs, MIT) a dominé SWE-Bench Pro à 58,4% en avril 2026, avec une hausse du prix de l'API d'environ 40%. «GLM-5.2», publié le 16 juin 2026 avec 753B paramètres, 40B actifs et un contexte d'1M de tokens, a obtenu un score de 1524 Elo sur GDPval-AA, troisième au classement général derrière Claude Fable 5 et Claude Opus 4.8, et nettement devant le modèle ouvert suivant, MiniMax-M3, à 1408. Mistral AI a ensuite choisi «GLM-5.2» comme premier modèle ouvert tiers sur ses endpoints régionaux.

L'annonce de «GLM-5.3» du 14 août 2026 s'est faite sous la forme d'un billet de blog non signé, sans rapport technique ni fiche modèle. Son affirmation méthodologique est étroite et vérifiable : le même modèle de base que «GLM-5.2», tout le gain provenant du post-entraînement. "Scaling post-training is all we did." Terminal-Bench 3.0 passe de 4,6 à 28,3, et le benchmark phare, «Z.ai Code Bench», est maison et privé. L'affirmation d'être le "most capable open-weights model for coding" n'est pas tranchée par le propre tableau de Z.ai : face à Kimi K3, le score est de 3-3 avec une égalité.

Ce sont les chiffres de sécurité qui rendent cette entité difficile à classer. En travaillant avec des équipes de sécurité chinoises non nommées, Z.ai rapporte 2 436 vulnérabilités trouvées dans 269 projets open source, la plus ancienne introduite en 1981, pour une durée de vie moyenne de 26,6 ans. Le «Z.ai Security Disclosure Ledger» fait état de 53 divulguées et 2 383 sous embargo. Les poids ont été promis sous deux semaines, une fois terminés l'évaluation de sécurité et le durcissement. C'est une date, pas un critère.