- 核心观点:智谱发布的GLM-5.3模型通过后训练Scaling技术,显著提升了模型在编程和长程任务方面的能力,打开了模型能力上限。
- 技术提升:GLM-5.3与GLM-5.2采用相同基座模型,通过扩展数十倍长程任务环境、增加环境类型及延长后训练时间,大幅提升模型智能上限。
- 关键数据:
- 内部编程体感评测较前代提升50%。
- 在TerminalBench、Agents'LastExam等多项公开基准中取得开源模型第一。
- 网络安全能力:随着编程与长程任务能力提升,GLM-5.3在代码审查、漏洞发现及攻击链分析等网络安全任务中涌现出较强能力。
- 应用成果:智谱联合多家安全机构累计发现2,436个漏洞。