Z.ai

Z.ai, ehemals Zhipu AI, veröffentlichte GLM-5.3 am 14 August 2026 in einem nicht gezeichneten Blogbeitrag ohne technischen Bericht und ohne Modellkarte. Dasselbe Basismodell wie GLM-5.2: Das Labor schreibt den gesamten Zugewinn dem Post-Training zu, "Scaling post-training is all we did." Terminal-Bench 3.0 steigt von 4.6 auf 28.3, DeepSWE v1.1 von 46.2 auf 66.9, und Z.ai Code Bench, ein firmeninterner privater Benchmark, legt gegenüber GLM-5.2 um 50 Prozent zu und senkt dabei die Anzahl der Output-Token. Der Anspruch, das leistungsfähigste Coding-Modell mit offenen Gewichten zu sein, folgt nicht aus der eigenen Tabelle des Labors: gegen Kimi K3 steht es 3:3 mit einem Unentschieden.

In Zusammenarbeit mit équipes de sécurité chinoises non nommées fand das Modell 2.436 Schwachstellen in 269 Open-Source-Projekten, die älteste eingeführt 1981, mittlere Lebensdauer 26.6 Jahre. Das Z.ai Security Disclosure Ledger listet 53 offengelegte und 2.383 unter Embargo stehende Schwachstellen, eine Veröffentlichungsquote von 2.2 Prozent. Z.ai stellt die Cyber-Fähigkeit als emergent dar, erklärt zugleich aber, dass Daten und Umgebungen zur Schwachstellenerkennung gezielt in den Trainingsmix aufgenommen wurden. Die Gewichte wurden innerhalb von zwei Wochen versprochen, sobald die Sicherheitsbewertung und das Hardening abgeschlossen sind: ein Datum, ohne Definition von Hardening, ohne externen Prüfer und ohne Bedingung, die eine Veröffentlichung zurückhalten würde.

Artificial Analysis stufte GLM-5.2 unter den Modellen mit offenen Gewichten an erster Stelle ein und insgesamt an dritter Stelle auf GDPval-AA mit 1524 Elo. Der Bedrohungsbericht von Anthropic vom September 2026 nannte Z.ai unter sieben chinesischen Laboren, die Distillation praktizieren: Sie bereinigten Reasoning-Traces von Opus 4.8 über 273 Konten und 3.4 Millionen Austausche und gaben Fable für Modelle auf, die als weniger geschützt eingeschätzt wurden. Fast jede Evaluierung von GLM-5.3 wurde innerhalb von Claude Code 2.1.207 ausgeführt.