آخر الأخبار
مختارة خصيصاً لك

أفضل من ميثوس 5 من أنثروبيك: شركة Z.ai الصينية تدّعي بجرأة أن GLM-5.3

بواسطةهانا كوليمورهانا كوليمور دقيقتان للقراءة
أفضل من ميثوس 5 من أنثروبيك: شركة Z.ai الصينية تدّعي بجرأة أن GLM-5.3
  • أعلنت شركة Z.ai أن برنامجها GLM-5.3 تفوق بفارق ضئيل على برنامج Mythos 5 من شركة Anthropic في معيار الأمان CyberGym.
  • وقد رصد النموذج، وهو نظام مفتوح الوزن، بالفعل 1097 خطأً خطيراً في البرامج الحقيقية.
  • سيتم الاحتفاظ بأوزانها لإجراء مراجعة السلامة حتى حوالي 28 أغسطس.

قامت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية Zhipu AI (HKG: 2513) بصيد الطرائد الكبيرة من خلال الوثيقة التي أصدرتها بالتزامن مع طرح أحدث طرازاتها GLM-5.3.

الشركة، التي تتداول دوليًا باسم Z.ai، تحديدًا إلى نموذج Mythos 5 من Anthropic كواحد من النماذج التي تفوق عليها GLM-5.3 في معيار CyberGym، الذي يقيس قدرة النموذج على فحص شفرة المصدر بحثًا عن ثغرات البرامج.

يعمل GLM-5.3 على نفس النموذج الأساسي لـ GLM-5.2، وهو تصميم مزيج من الخبراء يحتوي على 743 مليار معلمة، ويقوم بتنشيط ما يقرب من 40 مليار معلمة لكل رمز مميز.

كيف تتم مقارنة نموذج GLM-5.3 من Z.ai بالنماذج الأخرى؟

وفقًا للأرقام التي نشرتها Z.ai، نموذج GLM-5.3 نسبة 84.5% على معيار CyberGym، وهو أقل من نقطة واحدة من التقدم على نموذج Mythos 5 الخاص بـ Anthropic (83.8%) ونموذج GPT-5.6 Sol الخاص بـ OpenAI (83.6%).

قد يؤدي تفوق Z.ai على Mythos إلى تصدرها قائمة الخيارات المفضلة لدى المطورين وفرق الأمن السيبراني الذين يسعون إلى استخدام نماذج مفتوحة المصدر لمكافحة الهجمات. وقد صرحت الشركة بأن النموذج قد رصد بالفعل أكثر من ألف ثغرة خطيرة في برامج قيد التشغيل.

في الاختبارات الأكثر صعوبة، مثل ExploitBench و ExploitGym، تعترف Z.ai بأن أحدث طرازاتها يتخلف عن أفضل الطرازات الأمريكية.

على سبيل المثال، في ExploitBench، الذي يطلب من النموذج بناء استغلال عملي من الثغرات الأمنية، سجل GLM-5.3 نسبة 54.4٪ مقابل 78٪ لـ Mythos 5.

متى ستتوفر أوزان GLM-5.3؟

تعهدت شركة Z.ai بإصدار أوزان نموذج GLM-5.3 إلى Hugging Face في 28 أغسطس. وهذا هو أول وزن لنموذج GLM يتم تأجيله، حيث أشار مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني إلى تقييم السلامة وتعزيزها كأسباب للتأخير لمدة أسبوعين.

أكثر من 100 ثغرة من أصل 2436 ثغرة اكتشفها النموذج صُنفت بأنها بالغة الخطورة بعد مراجعة حوالي 269 مشروعًا، بما في ذلك برامج مستخدمة في نواة لينكس، وWinRAR، وRedis، وFFmpeg. ويُذكر أن أقدم هذه الثغرات ظلت غير مكتشفة لمدة 45 عامًا.

حتى ذلك الحين، لا يمكن استخدامه إلا للمشتركين المدفوعين في خطة Z.ai Coding Plan أو أداة ZCode الخاصة بها.

الأرقام خاصة بشركة Z.ai

جميع الأرقام المذكورة أعلاه مستقاة من إعلان شركة Z.ai، وليست منdent مستقلة. حتى المعايير العامة تم تنفيذها بواسطة Z.ai باستخدام إعداداتها الخاصة، لذا لا يمكن تدقيق برنامج Code Bench الداخلي من خارج الشركة.

المستقلةdent مثل Artificial Analysis بإضافة النموذج حتى الآن وفقًا Cryptopolitan .

يأتي هذا الإطلاق أيضاً في ظل مثال حي على المخاطر. فقد كان نموذج GLM-5.2 السابق من Z.ai هو النموذج الذي لجأت إليه Hugging Face بعد أن تمكنت أنظمة اختبار OpenAI، التي تم تشغيلها بضوابط حماية مخففة، من اختراق بيئة الاختبار المعزولة واختراق خوادمها.

وفيما يتعلق بالجيوسياسة، أبدى زيبو موقفاً تعاونياً، قائلاً للصحفيين إن الذكاء الاصطناعي "لا ينبغي أن يكون أداءً منفرداً من قبل دولة واحدة، بل سيمفونية من التعاون العالمي"

لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية، إنها مجانية.

الأسئلة الشائعة

ما هو GLM-5.3؟

GLM-5.3 هو نموذج ترميز مفتوح الوزن وأمن سيبراني من الشركة الصينية Zhipu، والمعروفة باسم Z.ai، تم إصداره في 14 أغسطس 2026. وهو يستخدم نفس قاعدة المعلمات البالغ عددها 743 مليار مثل GLM-5.2، مع جميع التحسينات التي تأتي من التدريب الإضافي اللاحق بدلاً من نموذج جديد.

هل تفوقت نسخة GLM-5.3 بالفعل على نسخة Mythos 5 من شركة Anthropic؟

في معيار واحد فقط، أفادت Z.ai أن GLM-5.3 سجل 84.5 بالمائة على CyberGym مقابل 83.8 بالمائة لـ Mythos 5، لكن Mythos 5 ظل متقدمًا بشكل كبير في اختبارات ExploitBench الأكثر صعوبة (78 بالمائة مقابل 54.4) و ExploitGym.

متى ستتوفر الأوزان المفتوحة لجهاز GLM-5.3؟

أعلنت شركة Z.ai أنها ستنشر أوزان برنامج Hugging Face بعد حوالي أسبوعين من إطلاقه، أي في 28 أغسطس 2026 تقريبًا، وذلك بعد الانتهاء من تقييم سلامته وتحسينه. وحتى ذلك الحين، يقتصر استخدام البرنامج على المشتركين المدفوعين في خطة Z.ai للبرمجة وأداة ZCode الخاصة بها.

شارك هذا المقال
هانا كوليمور

هانا كوليمور

هانا كاتبة ومحررة تتمتع بخبرة تقارب عشر سنوات في كتابة المدونات وتغطية الأحداث في مجال العملات الرقمية. في Cryptopolitan، تُساهم هانا في صفحة الأخبار، حيث تُغطي وتُحلل آخر التطورات في DeFi، والأصول المُدارة بالمخاطر (RWA)، وتنظيم العملات الرقمية، والذكاء الاصطناعي، وقطاعات التكنولوجيا الرائدة. تخرجت هانا من جامعة أركاديا بشهادة في إدارة الأعمال.

المزيد من الأخبار