Китайская компания Z.ai опубликовала на HuggingFace полные веса модели GLM-5.3, которую сама называет «самой способной» своей моделью для агентного программирования (agentic codingi) и оборонительной кибербезопасности. Модель вышла в середине августа 2026 года, а веса довезли только сейчас — после отдельной оценки безопасности.

Это не API-доступ, а полноценный релиз весов: разработчики и исследователи могут скачать GLM-5.3, запускать её локально, дообучать и кастомизировать под свои задачи, разбирая модель глубже, чем позволяет обычный доступ через API.

Полный разбор →

Основатель Zhipu AI (и профессор Tsinghua) Тан Цзе выступил с тезисом, который уже называют «манифестом новой эры масштабирования»: наращивание числа параметров модели больше не главный источник прироста качества. Вместо одной «ручки» (параметры) у scaling теперь как минимум четыре независимых рычага — параметры, объём и качество данных, compute на forward pass, и post-trainingi/RL.

Практическим подтверждением стала GLM-5.3: модель с той же базовой архитектурой и тем же числом параметров, что у GLM-5.2, но с дополнительным месяцем long-horizon environments и RL, — по данным источников, она обогнала все открытые аналоги и вплотную приблизилась к закрытым флагманам.

Полный разбор →

Китайская Z.ai представила GLM-5.3i — новую флагманскую модель для программирования, агентных задач и кибербезопасности. Новую базовую модель не обучали: разработчики взяли ту же ~743B MoEi модель, что лежала в основе GLM-5.2, и существенно прокачали её посттренировкой — масштабированием RL на реальных задачах, включая оптимизацию тренировки самой модели.

Результат — резкий рост показателей в кодинге и особенно в кибербезопасности: модель приблизилась к закрытым лидерам рынка, а по ряду бенчмарков поиска уязвимостей их обошла. Именно из-за высоких кибервозможностей открытые веса пока не публикуются — компания проводит дополнительную проверку безопасности.

Полный разбор →