Z.ai

Z.ai, precedentemente Zhipu AI, pubblica la famiglia di modelli open-weights «GLM», e tre release di questa linea compaiono qui nell'arco di quattro mesi. «GLM-5.1» (754B MoE, 40B attivi, MIT) ha guidato SWE-Bench Pro al 58,4% nell'aprile 2026, accompagnato da un rincaro del prezzo API di circa il 40%. «GLM-5.2», rilasciato il 16 giugno 2026 con 753B parametri, 40B attivi e un contesto di 1M token, ha ottenuto 1524 Elo su GDPval-AA, terzo assoluto dietro Claude Fable 5 e Claude Opus 4.8, e ben distanziato dal successivo modello open, MiniMax-M3, fermo a 1408. Mistral AI ha poi scelto «GLM-5.2» come primo modello open di terze parti sui propri endpoint regionali.

L'annuncio di «GLM-5.3» del 14 agosto 2026 è arrivato sotto forma di un post sul blog non firmato, privo di rapporto tecnico e di scheda del modello. La sua affermazione metodologica è circoscritta e verificabile: lo stesso modello di base di «GLM-5.2», con l'intero guadagno derivante dal post-training. "Scaling post-training is all we did." Terminal-Bench 3.0 passa da 4,6 a 28,3, e il benchmark di punta, «Z.ai Code Bench», è interno e privato. L'affermazione di essere il "most capable open-weights model for coding" non trova conferma nella stessa tabella di Z.ai: contro Kimi K3 il punteggio è 3-3 con un pareggio.

Sono i numeri sulla sicurezza a rendere questa entità difficile da classificare. Lavorando con team di sicurezza cinesi non identificati, Z.ai dichiara 2.436 vulnerabilità individuate in 269 progetti open source, la più datata introdotta nel 1981, con una durata media di 26,6 anni. Il «Z.ai Security Disclosure Ledger» mostra 53 divulgazioni pubbliche e 2.383 sotto embargo. I pesi sono stati promessi entro due settimane, una volta completate la valutazione di sicurezza e le misure di hardening. Si tratta di una data, non di un criterio.