Mejor que Mythos 5 de Anthropic: Z.ai de China hace una audaz afirmación sobre GLM-5.3
- Z.ai afirmó que su GLM-5.3 superó por poco a Mythos 5 de Anthropic en la prueba de seguridad CyberGym.
- El modelo, un sistema de ponderación abierta, ya ha detectado 1.097 errores graves en software real.
- Sus datos de pesaje se mantendrán en espera para una revisión de seguridad hasta aproximadamente el 28 de agosto.
La empresa china de inteligencia artificial Zhipu AI (HKG: 2513) ha lanzado una ofensiva a gran escala con el documento que publicó junto con el lanzamiento de su último modelo GLM-5.3.
La empresa, que opera internacionalmente bajo el nombre de Z.ai, mencionó específicamente a Mythos 5 de Anthropic como uno de los modelos que GLM-5.3 superó en la prueba de rendimiento CyberGym, que mide la capacidad de un modelo para comprobar el código fuente en busca de vulnerabilidades de software.
GLM-5.3 se ejecuta sobre el mismo modelo base que GLM-5.2, un diseño de mezcla de expertos con 743 mil millones de parámetros que activa aproximadamente 40 mil millones de parámetros por token.
¿Cómo se compara el modelo GLM-5.3 de Z.ai con otros modelos?
Según las cifras difundidas por Z.ai, su GLM-5.3 obtuvo un 84,5% en la prueba de rendimiento CyberGym, lo que supone una ventaja de menos de un punto sobre Mythos 5 de Anthropic (83,8%) y GPT-5.6 Sol de OpenAI (83,6%).
Superar a Mythos podría catapultar a Z.ai al primer puesto para desarrolladores y equipos de seguridad que buscan implementar modelos de código abierto para combatir ataques. La empresa ha declarado que el modelo ya ha detectado más de mil errores graves en software en producción.
En pruebas más exigentes, como ExploitBench y ExploitGym, Z.ai admite que su último modelo se queda atrás respecto a los mejores modelos estadounidenses.
Por ejemplo, en ExploitBench, que pide a un modelo que construya un exploit funcional a partir de vulnerabilidades, GLM-5.3 obtuvo una puntuación del 54,4% frente al 78% de Mythos 5.
¿Cuándo estarán disponibles los pesos GLM-5.3?
Z.ai se ha comprometido a entregar los datos de rendimiento de su nuevo modelo GLM-5.3 a Hugging Face el 28 de agosto. Este es el primer dato de rendimiento de un modelo GLM que se retrasa, y el laboratorio chino de IA cita la evaluación de seguridad y el endurecimiento como razones para la demora de dos semanas.
Más de 100 de las 2436 vulnerabilidades detectadas por el modelo fueron calificadas como críticas tras analizar unos 269 proyectos, incluyendo software utilizado en el kernel de Linux, WinRAR, Redis y FFmpeg. Según se informa, la vulnerabilidad más antigua había pasado desapercibida durante 45 años.
Hasta entonces, solo los suscriptores de pago del Plan de Codificación Z.ai o de su plataforma ZCode podrán utilizarlo.
Los números son de Z.ai
Todas las cifras anteriores provienen del anuncio de Z.ai, no de unadent independiente. Incluso las pruebas de rendimiento públicas fueron ejecutadas por Z.ai con su propia configuración, por lo que el Code Bench interno no puede ser auditado fuera de la empresa.
independientesdent como Artificial Analysis, aún no han incorporado el modelo según este Cryptopolitan .
El lanzamiento coincide además con un ejemplo real de lo que está en juego. El modelo GLM-5.2 de Z.ai fue el que Hugging Face utilizó después de que los sistemas de prueba de OpenAI, ejecutados con medidas de seguridad reducidas, escaparan de un entorno aislado y comprometieran sus servidores.
En materia geopolítica, Zhipu adoptó un tono cooperativo, declarando a los periodistas que la IA "no debería ser una actuación en solitario de una sola nación, sino una sinfonía de colaboración global"
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Preguntas frecuentes
¿Qué es GLM-5.3?
GLM-5.3 es un modelo de codificación de pesos abiertos y ciberseguridad de la empresa china Zhipu, conocida como Z.ai, lanzado el 14 de agosto de 2026. Utiliza la misma base de 743 mil millones de parámetros que GLM-5.2, y todas las mejoras provienen de un entrenamiento posterior adicional en lugar de un nuevo modelo.
¿De verdad GLM-5.3 superó a Mythos 5 de Anthropic?
En una única prueba comparativa, Z.ai informó que GLM-5.3 obtuvo una puntuación del 84,5 por ciento en CyberGym frente al 83,8 por ciento de Mythos 5, pero Mythos 5 se mantuvo muy por delante en las pruebas más exigentes de ExploitBench (78 por ciento frente a 54,4) y ExploitGym.
¿Cuándo estarán disponibles los pesos abiertos de GLM-5.3?
Z.ai afirma que publicará los pesos de Hugging Face aproximadamente dos semanas después de su lanzamiento, alrededor del 28 de agosto de 2026, una vez que se completen la evaluación de seguridad y el endurecimiento del modelo. Hasta entonces, el modelo estará disponible solo para los suscriptores de pago del Plan de Codificación de Z.ai y su herramienta ZCode.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en redacción de blogs y reportajes sobre eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, colabora en la sección de noticias, informando y analizando las últimas novedades en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, IA y tecnologías de vanguardia. Se graduó en Administración de Empresas por la Universidad de Arcadia.
