--- title: "GLM-5.3今天正式发布，几个核心要点： 这次能力提升几乎全部来自后训练Scaling，在相比同业极低参数量实现能力跃升 这次大幅扩展了长程任务环境、环境类型" topic_id: 22255158251128151 created_at: 2026-08-14T14:19:49.504+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # GLM-5.3今天正式发布，几个核心要点： 这次能力提升几乎全部来自后训练Scaling，在相比同业极低参数量实现能力跃升 这次大幅扩展了长程任务环境、环境类型 - 序号：090 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/22255158251128151) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 GLM-5.3今天正式发布，几个核心要点： 这次能力提升几乎全部来自后训练Scaling，在相比同业极低参数量实现能力跃升 这次大幅扩展了长程任务环境、环境类型和训练时长，在没有继续扩大基座模型的情况下，模型能力还能明显提升。某种程度上说明，现有基座模型的智能上界还有充分的挖掘空间。 Coding仍然是这次最核心的能力提升，也是目前最重要的模型能力方向。 GLM-5.3编程体感相比5.2提升约50%。 在衡量模型真实终端复杂任务执行能力的Terminal-Bench3.0中，得分从5.1提升至28.3（K3为17.4）； 一个比较意外的新变化是网络安全能力的“涌现”。在衡量AIAgent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】（Mythos5为83.8），体现出Coding能力向网络安全等复杂专业任务的进一步延伸。 在覆盖44种职业、考察真实高价值知识工作的GDPval-AAv2中，GLM-5.3得分达到1769（K3为1682），展现出伴随编程能力提升而出现的更强专业任务执行能力。 在Agents'LastExam上，从23.8提升至28.5（K3为27.6）。在聚焦长程软件工程任务的DeepE上，从46.2提升至66.9（K3为67.5）； 目前GLM-5.3在多个Coding/Agentbenchmark上已经处于开源模型最头部梯队，整体能力接近最前沿闭源模型。更重要的是，这次提升主要体现在长程、复杂的软件工程与任务执行能力，而不是简单写代码或做Demo。 从模型演进路径来看，这次发布也进一步验证了公司一直强调的逻辑：Coding→Agent。 模型不再只是回答一个问题或者完成一段代码，而是开始能够在数万行代码、上百个文件、多个工具和系统之间持续工作，自己分析、执行、验证和完成任务。这是Coding模型向真正可工作的Agent演进的重要一步。 产品和商业化层面也会同步推进。 GLM-5.3会直接上线ZCode、AutoClaw和GLMCodingPlan，并已经接入多家外部Coding/Agent平台；API很快上线。模型权重会在两周安全评估和加固完成后正式开源。 ## 总体总结 主题正文 要点： 这次能力提升几乎全部来自后训练Scaling，在相比同业极低参数量实现能力跃升 这次大幅扩展了长程任务环境、环境类型和训练时长，在没有继续扩大基座模型的情况下，模型能力还能明显提升。某种程度上说明，现有基座模型的智能上界还有充分的挖掘空间。 Coding仍然是这次最核心的能力提升，也是目前最重要的模型能力方向。 GLM-5.3编程体感相比5.2提升约50%。 在衡量模型真实终端复杂任务执行能力的Terminal-Bench3.0中，得分从5.1提升至28.3（K3为17.4）； 一个比较意外的新变化是网络安全能力的“涌现”。在衡量AIAgent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】（Mythos5为83.8），体现出Coding能力向网络安全等复杂专业任务的进一步延伸。 在覆盖44种职业、考察真实高价值知识工作的GDPval-AAv2中，GLM-5.3得分达到1769（K3为1682），展现出伴随编程能力提升而出现的更强专业任务执行能力。 在Agents'LastExam上，从23.8提升至28.5（K3为27.6）。在聚焦长程软件工程任务的DeepE上，从46.2提升至66.9（K3为67.5）； 目前GLM-5.3在多个Coding/Agentbenchmark上已经处于开源模型最头部梯队，整体能力接近最前沿闭源模型。更重要的是，这次提升主要体现在长程、复杂的软件工程与任务执行能力，而不是简单写代码或做Demo。 从模型演进路径来看，这次发布也进一步验证了公司一直强调的逻辑：Coding→Agent。 模型不再只是回答一个问题或者完成一段代码，而是开始能够在数万行代码、上百个文件、多个工具和系统之间持续工作，自己分析、执行、验证和完成任务。这是Coding模型向真正可工作的Agent演进的重要一步。 产品和商业化层面也会同步推进。 GLM-5.3会直接上线ZCode、AutoClaw和GLMCodingPlan，并已经接入多家外部Coding/Agent平台；API很快上线。模型权重会在两周安全评估和加固完成后正式开源。