智谱开源 GLM-5.3 与 Flash 版

智谱（Z.ai）于 8 月 28 日前后正式开放 GLM-5.3 权重，官方定位其为目前最擅长智能体编程与网络防御的模型。模型基于 GLM-5.2 同款基座，改进全部来自规模化后训练：内部 Z.ai Code Bench 上编码能力较前代提升 50%，Terminal-Bench 3.0 得分从 4.6% 跃升至 28.3%，达到开源 SOTA。同期还开源了 GLM-5.3-Flash（前称 Ox Alpha），MIT 协议、320B 总参数、18B 激活的 MoE 架构，是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，支持 100 万 token 上下文与混合注意力机制。

已确认

• GLM-5.3 为 743B（部分帖子写 744B）总参数的 MoE，激活参数 39B（一说 40B），MIT 许可，支持 100 万上下文窗口和 128K 最大输出
• 模型在后训练扩展中涌现出网络安全攻防能力；Ethan Mollick 评价模型表现不错，同时强调开源模型应发布模型卡片并做红队测试
• GLM-5.3-Flash 在 DeepSWE 评测中性能接近 Luna 模型，但同等预算下完成两倍多工作量；其前身 Ox Alpha 已完全在中国 AI 芯片上运行
• 生态 Day-0 支持：vLLM、SGLang（多轮代理任务实测超 500 tok/s，覆盖 Blackwell/Hopper 与 AMD MI300）、Ollama 云端、Together AI、Baseten、SayGm（KubeTEEAI 支持）、Nebius Token Factory（零数据保留）
• Unsloth 提供 GGUF 量化与本地运行指南：1-bit 版需 100GB 内存（保留 71% 精度）、3-bit 需 128GB 内存（保留 87% 精度），另有 2-bit 动态量化方案；incoai 提供 DFlash 2 投机解码 drafter（吞吐达 FP8 的 4.4 倍）与 NVFP4 量化 checkpoint，以及跑在 TokenRouter 上的方案

为什么重要

• 在同款基座上仅靠后训练即获得 50% 编码提升并涌现安全攻防能力，是「后训练扩展」路线的有力证据
• MIT 协议开放权重加上低至 1-bit 的量化方案，显著降低了顶级模型的本地部署门槛
• 据 Together AI 介绍，GLM-5.3 在 100 万 token 上下文中的长程任务能力逼近 Fable 5 而成本大幅降低，为智能体工作负载提供了新的开源选择

2026-08-27 ~ 2026-08-29 · 28 条相关

事件全程(共 2 集)→

• 第 1 集:Unsloth 发布 GLM-5.3 Flash GGUF 量化版本(2026-08-27,2 条)
• 第 2 集:智谱开源 GLM-5.3 与 Flash 版(2026-08-27,28 条)

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