GLM-5.3安全评测暴涨：同基座模型经特定后训练效果显著

ChrisGPT · x · 2026-08-14

作者指出 GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用了完全相同的基础模型，但通过针对性的网络安全后训练，其各项安全能力评测得分出现了显著飞跃。

具体数据包括：CyberGym 得分从 77.2 升至 84.5，ExploitBench 从 24.4 涨至 54.4，而在 2 小时和 6 小时标记内完成的 ExploitGym 任务数更是从 29/39 激增至 105/130。作者认为，针对特定领域进行训练并不算作弊，但若针对具体测试用例进行训练则属于违规。此外，评估期间已屏蔽网络访问并移除了 Git 元数据，但官方未公开数据污染审计结果。