智谱发布GLM-5.3,同基座后训练实现性能跃升
智谱AI(Z.ai)于8月14日正式发布GLM-5.3,沿用GLM-5.2的743B基座模型,性能跃升完全来自后训练扩展。模型在Terminal Bench 3.0得分28.3、击败DeepSeek V4-Pro 0813,CyberGym得分从77.2升至84.5,官方同时宣布准备开源。该发布被广泛视为后训练scaling路径的标志性案例,也是开源阵营对闭源模型的一次强势冲击。
已确认
- 8月14日官方公告上线Z.ai博客,主打前沿编码与涌现的网络安全能力,模型已在ZCode平台上线;发布前曾被发现在Qoder应用中悄然上线。
- GLM-5.3与GLM-5.2使用同一基座(多数帖引述为743B,@orange称756B,@natolambert称约750B),架构未改动,提升全部来自RL后训练:更多可执行环境、更长时任务和更强验证器。
- 基准成绩:Terminal Bench 3.0得分28.3,DeepSWE 66.9,Agents' Last Exam 28.x(帖文截断);在Terminal Bench上击败Fable与DeepSeek V4-Pro 0813;@natolambert的文章称其在多项基准上超越Kimi K3、Claude Fable 5与GPT-5.6-Sol。
- 网络安全:CyberGym从77.2升至84.5,ExploitBench显著进步,创开源模型网络安全纪录;官方强调网络防御责任,并提及GLM-5.2曾协助Hugging Face调查一起AI自主绕过自身安全防护的事件。
- 官方宣布准备开源GLM-5.3权重。
- 实测反馈:@WorldofAI视频实测前端代码生成、长程智能体任务与3D可视化,认为同基底靠后训练大幅跃升、堪称最强开源;@Prompt Engineering在Cline中实测ISS追踪器、Pokedex等项目;@bindureddy称编码能力显著提升,是开源阵营对闭源停滞的一次重大胜利。
尚未确认
- @orange结合DeepSeek V4 Flash以304B参数击败GLM-5.2的案例推测Luna的参数规模,属个人猜测。
- 智谱宣称性能媲美Anthropic与OpenAI顶尖模型,独立第三方评测尚不充分;有评论称后训练突破无法仅用logit蒸馏解释,亦属观点而非定论。
为什么重要
- 在不改动基座参数的前提下实现代际跃升,直观展示了后训练阶段的优化空间,打破单纯依赖参数规模扩展的路径依赖;@natolambert将其解读为后训练scaling使中国模型追平前沿。
- 击败DeepSeek V4-Pro等强敌的基准成绩叠加开源计划,若最强开源编程模型定位成立,将直接影响开发者选型并加剧闭源厂商竞争压力;@markjeffrey借无护城河的梗评论其开源将冲击行业格局。
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