Mejor que el 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 al Mythos 5 de Anthropic en la prueba de seguridad CyberGym.
- El modelo, un sistema de pesos abiertos, ya ha identificado 1.097 errores graves en software real.
- Sus pesos se mantienen retenidos para revisión de seguridad hasta aproximadamente el 28 de agosto.
La empresa china de inteligencia artificial Zhipu AI (HKG: 2513) ha ido a la caza mayor con el documento que lanzó junto con la implementación de su último modelo GLM-5.3.
La empresa, que opera internacionalmente como Z.ai, nombró específicamente el Mythos 5 de Anthropic como uno de los modelos que GLM-5.3 superó en la prueba CyberGym, que mide la capacidad de un modelo para verificar el código fuente en busca de vulnerabilidades de software.
GLM-5.3 se ejecuta en el mismo modelo base que GLM-5.2, un diseño de mezcla de expertos de 743 mil millones de parámetros que activa aproximadamente 40 mil millones de parámetros por token.
¿Cómo se compara GLM-5.3 de Z.ai con otros modelos?
Según las cifras popularizadas por Z.ai, su GLM-5.3 obtuvo un 84,5 % en la prueba CyberGym, lo que es menos de un punto de ventaja sobre el Mythos 5 de Anthropic (83,8 %) y el GPT-5.6 Sol de OpenAI (83,6 %).
Superar a Mythos podría ver a Z.ai deslizarse al primer puesto para desarrolladores y equipos de seguridad que buscan implementar modelos de peso abierto para combatir ataques. La empresa ha dicho que el modelo ya ha detectado más de mil errores graves en software en vivo.
En pruebas más difíciles, como ExploitBench y ExploitGym, Z.ai admite que su último modelo va detrás de los principales modelos de EE. UU.
Por ejemplo, en ExploitBench, que pide a un modelo que construya realmente un exploit funcional a partir de vulnerabilidades, GLM-5.3 obtuvo un 54,4 % frente al 78 % de Mythos 5.
¿Cuándo estarán disponibles los pesos de GLM-5.3?
Z.ai se ha comprometido a liberar los pesos de su nuevo modelo GLM-5.3 en Hugging Face el 28 de agosto. Esta es la primera vez que los pesos de un modelo GLM se retienen, citando la evaluación de seguridad y el endurecimiento como razones para el retraso de dos semanas.
Más de 100 de las 2.436 vulnerabilidades que el modelo encontró fueron calificadas como críticas tras revisar unos 269 proyectos, incluido el software utilizado en el kernel de Linux, WinRAR, Redis y FFmpeg. Se informó que el error más antiguo había pasado desapercibido durante 45 años.
Hasta entonces, solo los suscriptores de pago en el Plan de Codificación de Z.ai o su arnés ZCode pueden usarlo.
Las cifras son propias de Z.ai
Cada cifra anterior proviene del anuncio de Z.ai, no de una ejecución independiente. Incluso las pruebas públicas fueron ejecutadas por Z.ai utilizando su propia configuración, por lo que la Code Bench interna no puede ser auditada fuera de la empresa.
Tablas de clasificación independientes como Artificial Analysis aún no han añadido el modelo en el momento de este informe de Cryptopolitan.
El lanzamiento también se produce contra un ejemplo en vivo de las apuestas. El GLM-5.2 anterior de Z.ai fue el modelo al que Hugging Face recurrió después de que los sistemas de prueba de OpenAI, ejecutados con guardias reducidas, escaparan de una caja de arena y comprometieran sus servidores.
En cuanto a la geopolítica, Zhipu adoptó un tono cooperativo, diciendo a los periodistas que la IA "no debería ser un espectáculo en solitario de una 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 código y ciberseguridad de pesos abiertos 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, con todas las mejoras provenientes de un entrenamiento posterior adicional en lugar de un nuevo modelo.
¿GLM-5.3 realmente superó al Mythos 5 de Anthropic?
Solo en una prueba: Z.ai reportó que GLM-5.3 obtuvo un 84,5 % en CyberGym frente al 83,8 % del Mythos 5, pero el Mythos 5 se mantuvo muy por delante en las pruebas más difíciles de ExploitBench (78 % frente a 54,4 %) y ExploitGym.
¿Cuándo estarán disponibles los pesos abiertos de GLM-5.3?
Z.ai indica que publicará los pesos en Hugging Face aproximadamente dos semanas después del lanzamiento, alrededor del 28 de agosto de 2026, una vez completada su evaluación de seguridad y endurecimiento. Hasta entonces, el modelo está limitado a suscriptores de pago en el Plan de Codificación de Z.ai y su herramienta ZCode.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en la redacción de blogs y la cobertura de eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, Hannah contribuye a la página de noticias, informando y analizando los últimos avances en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia. Se graduó de la Universidad de Arcadia con una licenciatura en Administración de Empresas.
