智谱正式发布 GLM-5.3:编程能力最强开源模型,较 GLM-5.2 提升 50%

发布于

IT之家 8 月 14 日消息,智谱今日正式发布 **GLM-5.3**,与 GLM-5.2 相比,基座模型没变,但通过后训练 Scaling 大大提高了模型的智能上界:数十倍的长程任务环境、更丰富多样的环境类型、超长的后训练时间。

相比前代,GLM-5.3 的新能力包括:

- **更强的编程能力**。GLM-5.3 是编程能力最强的开源模型,在内部自建体感评测中较 GLM-5.2 提升 50%,在包括 Terminal Bench 3.0、Agents' Last Exam (CLI) 在内的公开基准测试中取得开源第一。
- **网络安全能力**。在白盒代码审查与漏洞发现等安全任务中,GLM-5.3 的表现持平 Mythos 5,展现出面向网络安全防御场景的强大潜力。
- **后训练 Scaling**。上述全部提升都来自后训练。基于 IndexShare、SAO、以及持续演进的新一代 Slime 框架,智谱在与 GLM-5.2 完全相同基座上高效推进强化学习,可能智谱还远未开发出这个基座的智能上界。
- **开源**。智谱将在发布两周后开放模型权重,此前完成安全评估与模型加固。

智谱表示,在多项主流基准测试中 GLM-5.3 是当前排名最高的开源模型,**编程与智能体能力接近 Claude Fable 5**,编程体感超过其他国产模型。

- 在衡量模型于真实终端环境中完成复杂任务的 Terminal-Bench 3.0 上,GLM-5.3 得分从 4.6 提升至 28.3;
- 在聚焦长程软件工程与持续代码修改能力的 DeepSWE v1.1 上,得分从 46.2 提升至 66.9;
- 在覆盖多类真实专业场景、强调跨工具协作与长程任务的 Agents' Last Exam 上,得分从 23.8 提升至 28.5;
- 在覆盖 44 种职业、考察真实高价值知识工作的 GDPval-AA v2 中得分 1,769,展现基于编程能力涌现的专业任务执行能力。

![图片](http://pic.zhso.org/2026/08/14/5041316af24f.png)

智谱自研的 [Z.ai](https://www.zai.com) Code Bench 评估模型在真实编程场景中的综合体感。模型会被置于复杂的本地开发环境,并在不同思考档位下执行端到端任务,更接近开发者实际使用 Coding Agent 时的体验。

测试结果显示,GLM-5.3 在效果和 Token 利用率之间取得了更好的平衡。在 High 档位下,GLM-5.3 达到 31.4% 的准确率,超过 Claude Opus 4.8 最高档位的 29.5%,每项任务平均输出约 5 万 tokens,而 Opus 4.8 需要约 12 万 tokens,意味着 GLM-5.3 可以用更短的执行路径完成任务。

![图片](http://pic.zhso.org/2026/08/14/e8b987712654.png)

即日起上线智谱官方编程工具 ZCode、效率工具 AutoClaw,上线 GLM Coding Plan 全量用户及开放订阅。

TraeWork / TraeCode / 扣子、WorkBuddy / CodeBuddy、Qoder / QwenWork、CatPaw、JoyCode、OpenCode 等编码平台开放抢先体验。

API 很快上线,**完整模型权重将在两周内开源**,此前需完成必要的安全加固,尽可能限制其潜在攻击能力,保留其防御价值。

IT之家从智谱公告获悉,今天 13:00,GLM Coding Plan 全员额度重置,所有用户后台「用量统计」可见使用额度回满。

---

原文链接:[点击查看](https://www.ithome.com/0/989/689.htm)

评论

暂无评论。

0.041226s