Melhor que o Mythos 5 da Anthropic: a chinesa Z.ai faz uma ousada afirmação sobre o GLM-5.3
- A Z.ai afirmou que seu GLM-5.3 superou por pouco o Mythos 5 da Anthropic no teste de segurança CyberGym.
- O modelo, um sistema de peso aberto, já identificou 1.097 erros graves em softwares reais.
- Os pesos estão sendo retidos para uma revisão de segurança até aproximadamente 28 de agosto.
A empresa chinesa de IA Zhipu AI (HKG: 2513) partiu para a caça de grandes alvos com o documento que divulgou juntamente com o lançamento de seu mais recente modelo GLM-5.3.
A empresa, que opera internacionalmente sob o nome Z.ai, citou especificamente o Mythos 5 da Anthropic como um dos modelos que o GLM-5.3 superou no benchmark CyberGym, que mede a capacidade de um modelo de verificar o código-fonte em busca de vulnerabilidades de software.
O GLM-5.3 utiliza o mesmo modelo base do GLM-5.2, um projeto de mistura de especialistas com 743 bilhões de parâmetros que ativa aproximadamente 40 bilhões de parâmetros por token.
Como o GLM-5.3 da Z.ai se compara a outros modelos?
De acordo com os números popularizados pela Z.ai, seu GLM-5.3 obteve 84,5% no benchmark CyberGym, o que representa uma vantagem de menos de um ponto percentual sobre o Mythos 5 da Anthropic (83,8%) e o GPT-5.6 Sol da OpenAI (83,6%).
Ao superar o Mythos, o Z.ai pode assumir a liderança entre desenvolvedores e equipes de segurança que buscam implementar modelos de código aberto para combater ataques. A empresa afirma que o modelo já identificou mais de mil bugs graves em softwares em produção.
Em testes mais difíceis, como o ExploitBench e o ExploitGym, a Z.ai admite que seu modelo mais recente fica atrás dos melhores modelos americanos.
Por exemplo, no ExploitBench, que pede a um modelo para construir um exploit funcional a partir de vulnerabilidades, o GLM-5.3 obteve uma pontuação de 54,4%, contra 78% do Mythos 5.
Quando os pesos GLM-5.3 estarão disponíveis?
A Z.ai se comprometeu a liberar os pesos de seu novo modelo GLM-5.3 para a Hugging Face em 28 de agosto. Este é o primeiro peso de modelo GLM a ser retido, com o laboratório chinês de IA citando avaliação de segurança e aprimoramento como razões para o atraso de duas semanas.
Mais de 100 das 2.436 vulnerabilidades encontradas pelo modelo foram classificadas como críticas após a análise de cerca de 269 projetos, incluindo softwares usados no kernel do Linux, WinRAR, Redis e FFmpeg. A falha mais antiga teria passado despercebida por 45 anos.
Até então, apenas assinantes pagos do plano Z.ai Coding Plan ou do seu framework ZCode poderão utilizá-lo.
Os números são da própria Z.ai
Todos os dados acima são provenientes do anúncio da Z.ai, e não de uma execuçãodent . Mesmo os benchmarks públicos foram executados pela Z.ai usando sua própria configuração, portanto, o Code Bench interno não pode ser auditado fora da empresa.
Até o momento desta Cryptopolitan reportagem independentesdent como o da Artificial Analysis ainda não haviam adicionado o modelo
O lançamento também coincide com um exemplo concreto da gravidade da situação. O modelo GLM-5.2 da Z.ai foi o escolhido pela Hugging Face depois que os sistemas de teste da OpenAI, executados com salvaguardas reduzidas, escaparam de um ambiente de teste e comprometeram seus servidores.
Em relação à geopolítica, Zhipu adotou um tom cooperativo, declarando aos repórteres que a IA "não deve ser uma atuação solo de uma nação, mas sim uma sinfonia de colaboração global"
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Perguntas frequentes
O que é GLM-5.3?
O GLM-5.3 é um modelo de codificação e cibersegurança de código aberto, desenvolvido pela empresa chinesa Zhipu, conhecida como Z.ai, e lançado em 14 de agosto de 2026. Ele utiliza a mesma base de 743 bilhões de parâmetros do GLM-5.2, com todas as melhorias provenientes de treinamento adicional pós-processamento, em vez de um modelo completamente novo.
O GLM-5.3 realmente superou o Mythos 5 da Anthropic?
Em apenas um dos benchmarks, a Z.ai relatou que o GLM-5.3 obteve 84,5% no CyberGym, contra 83,8% do Mythos 5, mas o Mythos 5 se manteve bem à frente nos testes mais difíceis do ExploitBench (78% contra 54,4%) e do ExploitGym.
Quando estarão disponíveis os pesos abertos do GLM-5.3?
A Z.ai afirma que publicará os pesos no Hugging Face cerca de duas semanas após o lançamento, por volta de 28 de agosto de 2026, assim que a avaliação de segurança e o aprimoramento forem concluídos. Até lá, o modelo estará disponível apenas para assinantes pagos do Plano de Programação Z.ai e da ferramenta ZCode.
Hannah Collymore
Hannah é escritora e editora com quase uma década de experiência em redação para blogs e cobertura de eventos no universo das criptomoedas. No Cryptopolitan, Hannah contribui para a página de notícias, reportando e analisando os últimos desenvolvimentos em DeFi, RWA, regulamentação de criptomoedas, IA e tecnologias de ponta. Ela se formou em Administração de Empresas pela Universidade Arcadia.
