Нейроканал - ИИ нейросети

Z․ai выпустила GLM-5.3. База осталась та же, что у GLM-5.2: MoE на 743 млрд параметров с контекстом в миллион токенов. Заново модель не учили, весь прирост дало дообучение поверх готовой базы на средах с долгими задачами вроде тех, над которыми инженер сидит несколько дней. В кодинге компания заявляет плюс 50% к GLM-5.2 на своём внутреннем наборе задач и первое место среди открытых моделей. Модель стала ещё и экономнее: на высоком уровне размышлений она решает 31,4% задач примерно за 50 тысяч выходных токенов, Opus 4.8 набирает 29,5%, но тратит 120 тысяч. Fable 5 впереди с 39,5%. Неожиданной для самой компании оказалась кибербезопасность. В обучение добавили данные про поиск уязвимостей, и модель начала не просто находить отдельные дыры, а выстраивать цепочки эксплуатации целиком. На CyberGym это лучший результат среди всех замеренных моделей, на ExploitBench счёт вырос вдвое, хотя до закрытых моделей там ещё далеко. Проверяли и вне бенчмарков: вместе с китайскими командами безопасности модель прогнали по реальным репозиториям и нашли 2436 уязвимостей в 269 проектах, 1097 из них средней и высокой критичности. Самая старая попала в код в 1981 году, в среднем дыра жила 26,6 года до находки. Все результаты ведут в публичном реестре, 53 уже раскрыты, остальные под эмбарго. Из-за этого веса впервые задержали: обещают выложить через две недели после запуска, когда закончат проверку на безопасность. Пока попробовать можно по подписке GLM Coding Plan и в среде ZCode, модель работает и в Claude Code с OpenCode. Отключать размышления больше нельзя, вместо этого три уровня усилия, для кода рекомендуют максимальный. Бенчи на картинке, смотрите сами, моделька получилась очень крутая. Надо тестировать на реальных задачах теперь. Уже возобновил подписку, с сегодняшнего дня буду проверять. @neuro_channel