Z.ai zufolge hat GLM-5.3 Mythos 5 von Anthropic in einem Cybertest knapp geschlagen

Das chinesische KI-Unternehmen Zhipu AI (HKG: 2513) hat mit dem Dokument, das es zusammen mit der Markteinführung seines neuesten Modells GLM-5.3 veröffentlichte, eine groß angelegte Jagd auf große Ziele unternommen.

Das Unternehmen, das international unter dem Namen Z.ai firmiert, nannte insbesondere Anthropics Mythos 5 als eines der Modelle, die GLM-5.3 beim CyberGym-Benchmark übertraf, der die Fähigkeit eines Modells misst, Quellcode auf Software-Schwachstellen zu überprüfen.

GLM-5.3 basiert auf dem gleichen Basismodell wie GLM-5.2, einem Mixture-of-Experts-Design mit 743 Milliarden Parametern, das pro Token etwa 40 Milliarden Parameter aktiviert.

Wie schneidet das GLM-5.3 von Z.ai im Vergleich zu anderen Modellen ab?

Laut den von Z.ai veröffentlichten Zahlen erzielte ihr GLM-5.3 beim CyberGym-Benchmark 84,5 %, was weniger als einen Punkt Vorsprung vor Anthropics Mythos 5 (83,8 %) und OpenAIs GPT-5.6 Sol (83,6 %) bedeutet.

Ein Sieg über Mythos könnte Z.ai zum Marktführer für Entwickler und Sicherheitsteams machen, die auf der Suche nach Open-Weight-Modellen zur Abwehr von Angriffen sind. Das Unternehmen gab an, dass das Modell bereits über tausend schwerwiegende Fehler in Live-Software aufgedeckt hat.

Bei anspruchsvolleren Tests wie ExploitBench und ExploitGym räumt Z.ai ein, dass sein neuestes Modell hinter den besten US-Modellen zurückbleibt.

Bei ExploitBench, einem Test, bei dem ein Modell aufgefordert wird, aus Sicherheitslücken einen funktionierenden Exploit zu erstellen, erzielte GLM-5.3 beispielsweise 54,4 % gegenüber 78 % bei Mythos 5.

Wann werden die GLM-5.3-Gewichte verfügbar sein?

Z.ai hat zugesagt, die Gewichtsangaben seines neuen Modells GLM-5.3 am 28. August gegenüber Hugging Face zu veröffentlichen. Dies ist das erste Mal, dass die Gewichtsangaben eines GLM-Modells zurückgehalten werden. Das chinesische KI-Labor nennt Sicherheitsbewertungen und Härtungsmaßnahmen als Gründe für die zweiwöchige Verzögerung.

Mehr als 100 der 2.436 vom Modell gefundenen Schwachstellen wurden nach der Überprüfung von rund 269 Projekten, darunter Software für den Linux-Kernel, WinRAR, Redis und FFmpeg, als kritisch eingestuft. Die älteste Schwachstelle war Berichten zufolge 45 Jahre lang unentdeckt geblieben.

Bis dahin können es nur zahlende Abonnenten des Z.ai Coding Plans oder des zugehörigen ZCode-Harnesses nutzen.

Die Zahlen stammen von Z.ai

Alle oben genannten Zahlen stammen aus der Veröffentlichung von Z.ai und nicht aus unabhängigendent . Selbst die öffentlichen Benchmarks wurden von Z.ai mit eigener Konfiguration durchgeführt, sodass die interne Code-Benchmark nicht außerhalb des Unternehmens geprüft werden kann.

Unabhängigedent wie Artificial Analysis haben das Modell zum Zeitpunkt dieses Cryptopolitan Berichts noch nicht hinzugefügt.

Der Launch erfolgt zudem vor dem Hintergrund eines realen Beispiels, das die Tragweite der Situation verdeutlicht. Z.ais früheres GLM-5.2-Modell diente Hugging Face als Grundlage, nachdem OpenAI-Testsysteme, die mit reduzierten Sicherheitsvorkehrungen betrieben wurden, aus einer Sandbox ausbrachen und die Server kompromittiert hatten.

In Bezug auf die Geopolitik schlug Zhipu einen kooperativen Ton an und erklärte gegenüber Reportern, dass KI „keine Solo-Performance einer einzelnen Nation sein sollte, sondern eine Symphonie globaler Zusammenarbeit“

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