Melhor que o Mythos 5 da Anthropic: a Z.ai da China faz ousada afirmação sobre o GLM-5.3
- A Z.ai afirmou que seu GLM-5.3 superou de forma apertada o Mythos 5 da Anthropic no benchmark de segurança CyberGym.
- O modelo, um sistema de pesos abertos, já identificou 1.097 bugs graves em software real.
- Seus pesos estão sendo retidos para revisão de segurança até aproximadamente 28 de agosto.
A empresa chinesa de IA Zhipu AI (HKG: 2513) partiu para a grande caça com o documento que lançou junto com a implementação de seu mais recente modelo GLM-5.3.
A empresa, que opera internacionalmente como Z.ai, nomeou 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 código-fonte em busca de vulnerabilidades de software.
O GLM-5.3 roda no mesmo modelo base do GLM-5.2, um design de misturas 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 marcou 84,5% no benchmark CyberGym, o que é menos de um ponto de vantagem sobre o Mythos 5 da Anthropic (83,8%) e o GPT-5.6 Sol da OpenAI (83,6%).
Superar o Mythos pode ver a Z.ai subir para o primeiro lugar para desenvolvedores e equipes de segurança que procuram implantar modelos de peso aberto para combater ataques. A empresa disse que o modelo já sinalizou mais de mil bugs graves em software em produção.
Em testes mais difíceis, como ExploitBench e ExploitGym, a Z.ai admite que seu modelo mais recente fica atrás dos principais modelos dos EUA.
Por exemplo, no ExploitBench, que pede a um modelo para realmente construir um exploit funcional a partir de vulnerabilidades, o GLM-5.3 marcou 54,4% contra os 78% do Mythos 5.
Quando os pesos do GLM-5.3 ficarão disponíveis?
A Z.ai se comprometeu a liberar os pesos de seu novo modelo GLM-5.3 para o Hugging Face em 28 de agosto. Este é o primeiro modelo GLM cujos pesos foram retidos, com o laboratório de IA chinês citando avaliação de segurança e endurecimento como razões para o atraso de duas semanas.
Mais de 100 das 2.436 vulnerabilidades encontradas pelo modelo foram classificadas como críticas após revisar cerca de 269 projetos, incluindo software usado no kernel do Linux, WinRAR, Redis e FFmpeg. O bug mais antigo havia permanecido despercebido por 45 anos, segundo relatos.
Até lá, apenas assinantes pagantes do Plano de Codificação da Z.ai ou de sua ferramenta ZCode podem usá-lo.
Os números são da própria Z.ai
Cada figura acima vem do anúncio da Z.ai, não de uma execução independente. 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.
Leaderboards independentes como Artificial Analysis ainda não adicionaram o modelo até este relatório da Cryptopolitan.
O lançamento também ocorre contra um exemplo vivo das apostas. O GLM-5.2 anterior da Z.ai foi o modelo ao qual o Hugging Face recorreu após os sistemas de teste da OpenAI, executados com guardas reduzidos, escaparem de uma sandbox e comprometerem seus servidores.
Sobre a geopolítica, a Zhipu adotou um tom cooperativo, dizendo aos repórteres que a IA “não deve ser uma performance solo de uma nação, mas uma sinfonia de colaboração global.”
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Perguntas Frequentes
O que é o GLM-5.3?
O GLM-5.3 é um modelo de codificação e cibersegurança de pesos abertos da empresa chinesa Zhipu, conhecida como Z.ai, 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 pós-treinamento adicional, não de um novo modelo.
O GLM-5.3 realmente superou o Mythos 5 da Anthropic?
Apenas em um benchmark: a Z.ai relatou que o GLM-5.3 obteve 84,5% no CyberGym contra 83,8% do Mythos 5, mas o Mythos 5 manteve uma vantagem significativa nos testes mais difíceis do ExploitBench (78% contra 54,4%) e do ExploitGym.
Quando os pesos abertos do GLM-5.3 estarão disponíveis?
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, após concluir sua avaliação de segurança e endurecimento. Até lá, o modelo está limitado a assinantes pagantes do Plano de Codificação Z.ai e de sua ferramenta ZCode.
Hannah Collymore
Hannah é escritora e editora com quase uma década de experiência em redação de blogs e cobertura de eventos no espaço cripto. Na Cryptopolitan, Hannah contribui para a página de notícias, relatando e analisando os últimos desenvolvimentos nos setores DeFi, RWA, regulação cripto, IA e tecnologias de fronteira. Ela se formou na Universidade Arcadia com graduação em Administração de Empresas.
