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GLM-5.3
GLM-5.3 — Tecnologia. definizione: Modello di Z.ai annunciato il 14 agosto 2026, costruito sullo stesso modello di base di GLM-5.2 — tutto il guadagno deriva dal post-training. Rivendica lo stato dell'arte open-weights su Terminal-Bench 3.0 (28,3 contro 17,4 per Kimi K3) e Agents' Last Exam (28,5), +50% sul benchmark interno Z.ai Code Bench, e lo stato dell'arte tra tutti i modelli su CyberGym (84,5%). Tre livelli di effort di ragionamento (low, high, max, default max); la disattivazione del ragionamento non è più supportata. Pesi annunciati per due settimane dopo il lancio
- Tipo
- Tecnologia
- definizione
- Modello di Z.ai annunciato il 14 agosto 2026, costruito sullo stesso modello di base di GLM-5.2 — tutto il guadagno deriva dal post-training. Rivendica lo stato dell'arte open-weights su Terminal-Bench 3.0 (28,3 contro 17,4 per Kimi K3) e Agents' Last Exam (28,5), +50% sul benchmark interno Z.ai Code Bench, e lo stato dell'arte tra tutti i modelli su CyberGym (84,5%). Tre livelli di effort di ragionamento (low, high, max, default max); la disattivazione del ragionamento non è più supportata. Pesi annunciati per due settimane dopo il lancio
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Metriche di adozione
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28,3 su Terminal-Bench 3.0 contro 4,6 per GLM-5.2, 66,9 su DeepSWE v1.1 contro 46,2, e 28,5 su Agents' Last Exam contro 23,8
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84,5% su CyberGym contro 77,2% per GLM-5.2, 54,4% su ExploitBench contro 24,4%, e 105 poi 130 task ExploitGym con budget normalizzati di 2 h e 6 h contro 29 e 39
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34,5% su Z.ai Code Bench con circa 75.000 token di output per task in effort Max, contro 23,4% a 96.000 per GLM-5.2, e 31,4% a circa 50.000 token in effort High
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2.436 vulnerabilità identificate in 269 progetti open source dopo revisione di esperti, triage e deduplicazione, che coprono kernel di sistema, sistemi operativi, motori browser, infrastruttura open source, applicazioni web e protocolli di rete
Vicinato
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