Z.ai GLM-5.3 开放权重前沿编码模型
Z.ai 于 2026 年 8 月 14 日发布 GLM-5.3，官方称其沿用 GLM-5.2 的同一基础模型、所有提升都来自后训练，是最强的开放权重编码模型，并在网络安全能力上意外快速增长。
工具概览
功能、使用步骤与常见问题见下方
功能特点
- ✓ 官方称 GLM-5.3 使用与 GLM-5.2 相同的基础模型，全部提升来自后训练（在 IndexShare、SAO 与 slime 技术栈上持续扩展环境、任务与算力）
- ✓ 官方称其是最强的开放权重编码模型，在自研 Z.ai Code Bench 上比 GLM-5.2 提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0（28.3 对 4.6）与 Agents' Last Exam（28.5 对 23.8）等公开基准上取得开源 SOTA
- ✓ 官方称在复杂编码上改进显著：DeepSWE v1.1 从 46.2 升至 66.9；在 Max 强度下以约 75K 输出 token 达到 34.5%，而 GLM-5.2 为 96K token 达 23.4%，性能与 token 效率同时提升
- ✓ 官方称随训练扩展出现了超出预期的网络安全能力：在 CyberGym 上取得 84.5% 的最佳成绩（高于 Mythos 5 的 83.8%），ExploitBench 54.4%（较 GLM-5.2 的 24.4% 翻倍以上），ExploitGym 在 2 小时/6 小时内完成 105/130 个任务（GLM-5.2 为 29/39）
- ✓ 官方称在与安全团队的真实代码库测试中识别出跨 269 个项目的 2,436 个漏洞（含 1,097 个中高危），并建立 Z.ai Security Disclosure Ledger 公开记录披露进展；模型权重在发布约两周后经安全评估与加固后开放
使用步骤
- 在 Z.ai 通过 API 调用 GLM-5.3（见官方文档 docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3），或订阅 Z.ai Coding Plan
- 在长周期编码与智能体任务（CLI、终端等真实工程环境）中采用 GLM-5.3，替换需要更强编码能力的旧版本
- 关注并获取发布约两周后开放的模型权重（官方称在安全评估与加固完成后开放）
- 查看 Z.ai Security Disclosure Ledger，了解基于该模型的漏洞发现与披露进展
常见问题
GLM-5.3 是什么？
官方称 GLM-5.3 是 Z.ai 于 2026 年 8 月 14 日发布的旗舰模型，使用与 GLM-5.2 相同的基础模型，所有能力提升都来自后训练，是最强的开放权重编码模型。
GLM-5.3 相比 GLM-5.2 有哪些提升？
官方称在自研 Z.ai Code Bench 上编码性能比 GLM-5.2 提升 50%，Terminal Bench 3.0 从 4.6 升至 28.3、Agents' Last Exam 从 23.8 升至 28.5、DeepSWE v1.1 从 46.2 升至 66.9，并在同等性能下消耗更少输出 token。
GLM-5.3 的开源情况如何？
官方称其权重将在发布约两周后、在安全评估与加固完成后开放下载；该发布将网络安全能力的快速提升作为延后开源权重的原因之一。
GLM-5.3 的网络安全能力表现如何？
官方称其在 CyberGym 上取得 84.5% 的最佳成绩，ExploitBench 达 54.4%（较 GLM-5.2 的 24.4% 翻倍以上），并在真实代码库测试中识别出跨 269 个项目的 2,436 个漏洞。
如何开始使用 GLM-5.3？
官方称可通过 Z.ai API 调用（见 docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3），并已向 Coding Plan 用户提供，也可等待约两周后开放的模型权重自行部署。