Z.aiが2026年8月14日にGLM-5.3を公開しました。特徴は、ベースモデルがGLM-5.2と同一の743BパラメータのMoEのままで、新たな事前学習を行わず事後学習(post-training)の拡張だけで性能を伸ばした点です。Terminal-Bench 3.0は4.6から28.3へ、実際のGitHub issueを解決するDeepSWE 1.1は66.9%とGLM-5.2から20ポイント以上向上し、社内コーディングベンチマークでは約50%の改善を主張しています。さらに脆弱性発見のCyberGymでは84.5%を記録し、Z.aiの公開比較表ではClaude Mythos 5(83.8%)やGPT-5.6 Sol(83.6%)を上回りました。
注目すべきは、GLM-5.2がMITライセンスで公開から数日以内に重みを公開したのに対し、GLM-5.3は安全性評価を理由に重みの公開を約2週間遅らせた点です。オープンウェイトを武器にしてきたGLMの路線からの転換であり、サイバー領域の能力向上が「公開するかどうか」の判断そのものを変えつつあることを示しています。以前紹介したGLM-5.2をメモリ25GBのPCで動かす推論エンジンColibrìのように、公開された重みは研究・教育の現場で大きな価値を持つだけに、今後の公開方針は注視したいところです。なお掲載された数値はいずれもベンダー自身による評価であり、独立した検証は重みの公開後を待つ必要があります。
https://decrypt.co/375684/china-z-ai-glm-5-3-top-open-weight-coding-model