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title: "智谱 GLM5.3几个重点更新（0814）@华泰计算机 （路演耽误了，还是更新下）股价还是偏 交易层面 （智谱1340，MiniMax380都是压力位），兑现较"
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# 智谱 GLM5.3几个重点更新（0814）@华泰计算机 （路演耽误了，还是更新下）股价还是偏 交易层面 （智谱1340，MiniMax380都是压力位），兑现较

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## 正文

智谱 GLM5.3几个重点更新（0814）@华泰计算机

（路演耽误了，还是更新下）股价还是偏 交易层面 （智谱1340，MiniMax380都是压力位），兑现较多。 依然看好后续基本面 ， 尤其是9/10月两家大模型的大参数版本，论据如下：

1） 智谱后训练能力确实强 。 GLM-5.3 和 5.2 使用完全相同的 base，所有提升都来自 post-training， Coding整体大约提升 36% ，部分复杂长程任务甚至翻倍数倍。对比K3：K3 已经开始强调固定 base 后继续做 post-training 的边际收益有限，后续需要更强 base、更大参数继续 scale； 智谱同一个base还能继续榨出这么大的增量，说明其后训练体系确实更强。也因此，后续智谱真正切到更大的预训练底座， 反而更值得期待。

2） 已经基本追平K3 。 两边共有的 7 项 Coding 指标简单平均，GLM-5.3 领先 K3 约 4%，传统 coding 互有胜负，但在复杂 long-horizon / Agent 任务上优势更明显。

3） 数据正在升级为环境。 Agent 时代数据的重要性依然很高，只是数据形态从文本、代码进一步扩展成“环境+任务+工具+trajectory+verifier+reward”。未来高质量环境依然是后训练里最重要的数据资产之一， ZCode就显得非常重要了。

4） 网络安全成为新的能力方向。 GLM-5.3 在加入漏洞发现数据和环境后，Cyber 能力随着 post-training scaling 出现明显涌现，Cyber 很可能成为继 Coding 之后，Agent 能力最先兑现生产力价值的又一个重要场景。

## 总体总结

主题正文
1. 智谱 GLM5.3几个重点更新（0814）@华泰计算机
2. （路演耽误了，还是更新下）股价还是偏 交易层面 （智谱1340，MiniMax380都是压力位），兑现较多。
3. 依然看好后续基本面 ， 尤其是9/10月两家大模型的大参数版本，论据如下：
4. GLM-5.3 和 5.2 使用完全相同的 base，所有提升都来自 post-training， Coding整体大约提升 36% ，部分复杂长程任务甚至翻倍数倍。
5. 对比K3：K3 已经开始强调固定 base 后继续做 post-training 的边际收益有限，后续需要更强 base、更大参数继续 scale；
6. 两边共有的 7 项 Coding 指标简单平均，GLM-5.3 领先 K3 约 4%，传统 coding 互有胜负，但在复杂 long-horizon / Agent 任务上优势更明显。
7. Agent 时代数据的重要性依然很高，只是数据形态从文本、代码进一步扩展成“环境+任务+工具+trajectory+verifier+reward”。
8. GLM-5.3 在加入漏洞发现数据和环境后，Cyber 能力随着 post-training scaling 出现明显涌现，Cyber 很可能成为继 Coding 之后，Agent 能力最先兑现生产力价值的又一个重要场景。