【3C计算机】GLM-5.3正式发布 GLM-5.3今天正式发布，在前沿编程能力上继续明显提升，并在网络安全能力上出现涌现 1 聚焦后训练Scaling实现能力
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【3C计算机】GLM-5.3正式发布
GLM-5.3今天正式发布，在前沿编程能力上继续明显提升，并在网络安全能力上出现涌现
1 聚焦后训练Scaling实现能力提升，此次GLM-5.3基于先前的基座，继续扩大长程任务环境、后训练环境与时长，实现了编程等核心能力的进一步提升
2 Coding 仍是GLM-5.3核心的能力提升，多项BenchMark实现明显进步，在Terminal-Bench 3.0 中，得分从 5.1 提升至 28.3（K3 为 17.4）；在聚焦长程软件工程任务的 DeepSWE 上，从 46.2 提升至 66.9（K3 为 67.5）；在 Agents' Last Exam 上，从 23.8 提升至 28.5（K3 为 27.6）；在高价值知识能力的GDPval-AA v2中，得分为1769（K3为1682）
3 网络安全能力实现涌现，GLM-5.3在代码审计、漏洞发现和漏洞推理上的能力也显著提升。在白盒漏洞发现等任务上，GLM-5.3 已经接近 Mythos 5 / GPT-5.6 Sol 这样的前沿闭源模型。发布前两周与国内多家安全团队合作测试中，累计发现2,400+ 个漏洞。在衡量 AI Agent 真实软件漏洞分析与复现能力的 CyberGym 上，GLM-5.3 得分84.5，高居全球第一（Mythos 5 为 83.8）
4 产品和商业化预计同步推进， GLM-5.3 今日发布后上线 ZCode、AutoClaw 和 GLM Coding Plan，并已经接入多家外部 Coding / Agent 平台；API 预计也将很快上线，且模型权重预计会在两周安全评估和加固完成后正式开源；本次更新也维持了先前5.2的价格，具有高性价比
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总体总结
主题正文
- 1 聚焦后训练Scaling实现能力提升，此次GLM-5.3基于先前的基座，继续扩大长程任务环境、后训练环境与时长，实现了编程等核心能力的进一步提升
- 2 Coding 仍是GLM-5.3核心的能力提升，多项BenchMark实现明显进步，在Terminal-Bench 3.0 中，得分从 5.1 提升至 28.3（K3 为 17.4）；
- 在聚焦长程软件工程任务的 DeepSWE 上，从 46.2 提升至 66.9（K3 为 67.5）；
- 在白盒漏洞发现等任务上，GLM-5.3 已经接近 Mythos 5 / GPT-5.6 Sol 这样的前沿闭源模型。
- 在衡量 AI Agent 真实软件漏洞分析与复现能力的 CyberGym 上，GLM-5.3 得分84.5，高居全球第一（Mythos 5 为 83.8）
- GLM-5.3 今日发布后上线 ZCode、AutoClaw 和 GLM Coding Plan，并已经接入多家外部 Coding / Agent 平台；
- API 预计也将很快上线，且模型权重预计会在两周安全评估和加固完成后正式开源；
- 本次更新也维持了先前5.2的价格，具有高性价比