Z.ai представила открытую модель GLM-5.3 для кода и кибербезопасности

Z.ai выпустила GLM-5.3, сфокусированную на коде и кибербезопасности. Модель показывает значительный прирост в ExploitBench и ExploitGym за счет post-training.

Новые методы обучения позволяют нейросетям значительно лучше справляться со сложными задачами программирования и поиска уязвимостей.

GLM-5.3 демонстрирует кратный рост эффективности в решении задач по кибербезопасности.
Подтверждается важность этапа post-training для превращения «сырых» знаний модели в прикладные навыки.
Улучшенные способности к планированию и самопроверке делают модель более пригодной для автоматизации разработки.

🚀 Z.ai представила GLM-5.3 - новую открытую модель с упором на код и кибербезопасность. У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training. Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning. Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2. То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте. Технический разбор: https://z.ai/blog/glm-5.3 @data_analysis_ml Полезные мл ресурсы

Z.ai представила открытую модель GLM-5.3 для кода и кибербезопасности

Кратко (AI)

Компания Z.ai анонсировала модель GLM-5.3, оптимизированную для задач программирования и кибербезопасности. Основной прирост производительности был достигнут за счет масштабирования этапа post-training, что позволило модели лучше справляться с планированием и использованием инструментов.

Z.ai представила открытую модель GLM-5.3 для кода и кибербезопасности

Кратко (AI)

Обсуждение