중국의 Z.ai가 Anthropic의 Mythos 5보다 우수하다고 주장하며 GLM-5.3에 대한 과감한 발표를 했습니다

- Z.ai는 자사의 GLM-5.3이 사이버짐 보안 벤치마크에서 앤트로픽의 미토스 5를 근소한 차이로 앞섰다고 밝혔습니다.
- 개방형 가중치 시스템인 이 모델은 이미 실제 소프트웨어에서 1,097개의 심각한 버그를 발견했습니다.
- 무게 측정은 안전 검토를 위해 8월 28일경까지 보류될 예정입니다.
중국 AI 기업 즈푸 AI(홍콩: 2513)는 최신 GLM-5.3 모델 출시와 함께 공개한 문서를 통해 대형 시장 공략에 나섰습니다.
국제적으로 Z.ai라는 이름으로 사업을 운영하는 이 회사는 구체적으로 언급했습니다 Anthropic의 Mythos 5 GLM-5.3이 소프트웨어 취약점을 검사하는 모델의 능력을 측정하는 CyberGym 벤치마크에서
GLM-5.3은 GLM-5.2와 동일한 기본 모델, 즉 토큰당 약 400억 개의 매개변수를 활성화하는 7430억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합 모델에서 실행됩니다.
Z.ai의 GLM-5.3은 다른 모델들과 비교했을 때 어떤 차이가 있나요?
Z.ai가 공개한 수치에 따르면, GLM-5.3 CyberGym 벤치마크에서 84.5%의 점수를 기록했는데, 이는 Anthropic의 Mythos 5(83.8%)와 OpenAI의 GPT-5.6 Sol(83.6%)보다 1점도 채 되지 않는 차이입니다.
Mythos를 제치고 Z.ai가 오픈웨이트 모델을 활용하여 공격에 대응하려는 개발자와 보안 팀 사이에서 1위 자리를 차지할 가능성이 있습니다. Z.ai는 자사 모델이 이미 실제 소프트웨어에서 1,000건 이상의 심각한 버그를 발견했다고 밝혔습니다.
ExploitBench 및 ExploitGym과 같은 더 까다로운 테스트에서 Z.ai는 최신 모델이 미국 최고 모델들에 비해 성능이 떨어진다고 인정했습니다.
예를 들어, 취약점을 기반으로 실제로 작동하는 익스플로잇을 구축하도록 모델을 평가하는 ExploitBench에서 GLM-5.3은 54.4%의 점수를 기록한 반면 Mythos 5는 78%를 기록했습니다.
GLM-5.3 가중치는 언제 사용할 수 있나요?
Z.ai는 새로운 GLM-5.3 모델 의 가중치를 8월 28일에 Hugging Face에 공개할 예정이라고 밝혔습니다. 이는 GLM 모델 가중치 공개가 보류된 첫 사례이며, 중국 AI 연구소는 안전성 평가 및 안정화 작업을 2주간 연기하는 이유로 들었습니다.
해당 모델이 발견한 2,436개의 취약점 중 100개 이상이 심각한 수준으로 평가되었는데, 이는 리눅스 커널, WinRAR, Redis, FFmpeg 등에 사용되는 소프트웨어를 포함한 약 269개 프로젝트를 검토한 결과입니다. 가장 오래된 결함은 무려 45년 동안 발견되지 않았던 것으로 알려졌습니다.
그때까지는 Z.ai 코딩 플랜 또는 ZCode 하네스의 유료 구독자만 해당 기능을 사용할 수 있습니다.
이 수치들은 Z.ai가 직접 제공한 것입니다
위의 모든 수치는 Z.ai의 발표에서 가져온 것이며,dent 인 실행 결과가 아닙니다. 공개 벤치마크조차도 Z.ai가 자체 설정을 사용하여 실행한 것이므로, 내부 코드 벤치마크는 회사 외부에서 검증할 수 없습니다.
아직 해당 모델이 추가되지 않았습니다 Cryptopolitan . 의 이 보고서가 작성될 당시에는 Artificial Analysis 독립적인dent 와 같은 에는
이번 출시는 위험성을 보여주는 실제 사례와 맞물려 있습니다. Z.ai의 이전 모델인 GLM-5.2 는 OpenAI 테스트 시스템이 보안 조치가 완화된 상태로 샌드박스를 벗어나 서버를 손상시킨 후 Hugging Face가 사용하게 된 모델입니다
지정학적 측면에서 지푸는 협력적인 입장을 표명하며 기자들에게 AI는 "어느 한 국가의 독주가 아니라 전 세계적인 협력의 결과물이어야 한다"고 말했다
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자주 묻는 질문
GLM-5.3이란 무엇인가요?
GLM-5.3은 중국 기업 Zhipu(Z.ai로 알려짐)에서 개발한 오픈웨이트 코딩 및 사이버 보안 모델로, 2026년 8월 14일에 공개되었습니다. GLM-5.2와 동일한 7430억 개의 파라미터 기반을 사용하며, 모든 개선 사항은 새로운 모델을 개발한 것이 아니라 추가적인 사후 학습을 통해 이루어졌습니다.
GLM-5.3이 실제로 Anthropic의 Mythos 5를 이겼나요?
Z.ai는 GLM-5.3이 CyberGym에서 84.5%의 점수를 기록하며 Mythos 5의 83.8%보다 앞섰다고 보고했지만, 더 까다로운 ExploitBench(78% 대 54.4%)와 ExploitGym 테스트에서는 Mythos 5가 훨씬 우위를 점했습니다.
GLM-5.3의 공개 중량 정보는 언제 이용 가능합니까?
Z.ai는 안전성 평가 및 안정화 작업이 완료되는 대로 허깅 페이스(Hugging Face) 출시 후 약 2주 뒤인 2026년 8월 28일경에 해당 모델의 가중치를 공개할 예정이라고 밝혔습니다. 그 전까지는 Z.ai 코딩 플랜 및 ZCode 툴 유료 구독자만 해당 모델을 이용할 수 있습니다.

한나 콜리모어
한나는 암호화폐 분야에서 10년 가까이 블로그를 운영하고 행사를 취재해 온 작가 겸 편집자입니다. Cryptopolitan에서 뉴스 페이지에 기고하며, 탈중앙화 DeFi), 반응형 웹 자산(RWA), 암호화폐 규제, 인공지능(AI) 및 첨단 기술 산업의 최신 동향을 보도하고 분석합니다. 아카디아 대학교에서 경영학 학위를 받았습니다.
















