GLM-5.3 Запущен: Утечка Была Реальной — Флагман Z.ai с Пост-Обучением для Кодинга и Киберзащиты

The leak was real, the launch is here, and GLM-5.3 now has an independent score to argue about. Artificial Analysis' Intelligence Index — measured by the lab, not by Z.ai — puts GLM-5.3 at 60, tied with Kimi K3 for the top open-weights score on the board and 7 points clear of GLM-5.2's 53. The API went live this week at the same price as its predecessor, the open weights are confirmed for Friday, August 28, and the coding and cyber-defense claims Z.ai has been making since the August 14 announcement are starting to become testable. This page first tracked GLM-5.3 from its August 3 leak traces; this is the launch report, updated in place with what the launch, the API, and the first independent benchmark actually confirmed.

От утечки до запуска

The four traces that surfaced on August 3 — a "ZCode for GLM-5.3" harness page, an official docs page reachable for roughly an hour, a Bing index entry reading "GLM-5.3 Official Harness," and a commit adding a "glm-5.3" entry with JSON Schema support to Zhipu's official Java SDK — all pointed at a real, named release. Z.ai co-founder Tang Jie's "sooooooon" reply and the "epic-level plus" framing are now confirmed by an actual product rather than a rumor. The "roughly a week" timing signal this page tested — posted on X by @teortaxesTex after DeepSeek V4 Pro shipped on August 13 — held to the day: Z.ai formally announced GLM-5.3 on August 14 under the slogan "Built to Code. Ready for Cyber Defense." The follow-on came this week: on August 19 Z.ai said the GLM-5.3 API was live and open for calls, priced the same as GLM-5.2, with the model already wired into ZCode, AutoClaw, and the GLM Coding Plan.

Что пост-обучение на самом деле принесло?

Архитектурное утверждение — та часть, которую стоит зафиксировать, потому что самый громкий конкретный пункт утечки — превышение числа параметров за триллион — неверен. GLM-5.3 — не более крупная модель. Z.ai заявляет, что использует ту же самую базовую модель Mixture-of-Experts на 743B параметров, что и GLM-5.2 (примерно 40 миллиардов активных параметров на токен), сохраняет то же окно контекста в 1M токенов и примерно 128K максимальной длины вывода, а весь прирост достигается за счёт масштабированного пост-обучения: больше сред для задач с длинным горизонтом, больше типов сред и более длительные обучающие прогоны, построенные на фреймворках IndexShare long-context, SAO asynchronous-RL и open-source slime, которые уже создали GLM-5.2. Эта формулировка «без переобучения, только пост-обучение» принадлежит самой Z.ai и не была независимо проверена. Размер — ещё один заголовок: при 743B общих параметрах и лишь около 40B активных на токен, GLM-5.3 достаточно лёгкая для самостоятельного хостинга на скромном кластере и достаточно дешёвая для обслуживания в больших объёмах — позиционирование «меньше, дешевле, открытая», которое приписали ей в день запуска, и резкий контраст с закрытыми флагманскими моделями, с которыми её сравнивают.

Кодинг и агенты: цифры, о которых заявляет Z.ai

В области программирования Z.ai сообщает — все цифры предоставлены вендором и не воспроизведены независимо — о росте Terminal-Bench 3.0 с 4,6 до 28,3, что Z.ai называет лучшим результатом среди моделей с открытыми весами на этом бенчмарке; DeepSWE v1.1 — с 46,2 до 66,9; SWE-Marathon — примерно вдвое, с 19,4 до 42,5; и Agents' Last Exam (CLI) — с 23,8 до 28,5. На внутреннем бенчмарке кода Z.ai GLM-5.3 набрал 31,4% при примерно 50K выходных токенов на задачу с высоким уровнем усилий, тогда как Claude Opus 4.8 показал 29,5% при примерно 120K токенов — суть в том, что GLM-5.3 достигает сопоставимого результата, затрачивая значительно меньше выходных токенов. Claude Fable 5 по-прежнему лидирует в этой внутренней оценке с 39,5% при максимальном уровне усилий, и Z.ai признаёт, что GLM-5.3 всё ещё уступает GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5 на нескольких более сложных бенчмарках по программированию. Относитесь ко всем этим цифрам как к данным вендора, пока независимый бенчмарк не воспроизведёт их.

Киберзащита: способность, которую никто не предвидел

Цифры по кибербезопасности — это и есть настоящая новость, и они целиком предоставлены вендорами. На CyberGym, бенчмарке white-box обнаружения и валидации уязвимостей, Z.ai сообщает, что GLM-5.3 показывает 84,5%, по сравнению с 77,2% у GLM-5.2, и опережает Mythos 5 от Anthropic (83,8%) и GPT-5.6 Sol (83,6%). На ExploitBench, который требует и анализа первопричины, и рабочего эксплойта, GLM-5.3 более чем удвоил результат — с 24,4% до 54,4%, хотя Mythos 5 (78,0%) по-прежнему впереди. На ExploitGym компания Z.ai сообщает о 105 выполненных задачах за двухчасовой бюджет и 130 за шесть часов, против 29 и 39 у GLM-5.2 — что снова позади Mythos 5 (181 и 247). Z.ai представляет киберспособность как эмерджентное свойство масштабируемого пост-обучения — «способность продолжала накапливаться по мере масштабирования обучения», как выразились в компании, — а не как намеренную цель.

Z.ai добавляет к бенчмаркам подтверждение из реального мира: в ходе тестирования с командами безопасности GLM-5.3 выявила 2 436 уязвимостей в 269 проектах с открытым исходным кодом, 1 097 из которых были классифицированы как критические или высокой степени серьёзности; самая старая находка датируется 1981 годом, а средний «срок жизни» уязвимости составляет 26,6 года. Это самая поразительная цифра в анонсе — и одновременно та, что труднее всего поддаётся независимой проверке. Компания сопроводила эту возможность реестром раскрытия уязвимостей (Security Disclosure Ledger), предназначенным для скоординированного раскрытия информации, программой «доверенного доступа», которая ограничивает доступ к чувствительным киберфункциям для верифицированных пользователей, и инициативой Open Source Shield по непрерывному аудиту ключевых проектов с открытым исходным кодом.

Базовый уровень, который должна была превзойти GLM-5.3

GLM-5.2 is the reference point the whole story hangs on. It shipped in June 2026 as a 743B Mixture-of-Experts model with roughly 40B active parameters per token, a 1M-token context window, a 128K max output, an MIT license, and open weights on Hugging Face. Independently, Artificial Analysis' Intelligence Index puts GLM-5.2 at 53 — the highest open-weights score on the index until this week. GLM-5.3 now clears it by 7 points: Artificial Analysis measures GLM-5.3 at 60 on the same index (v4.1.1), tying Kimi K3 for the top open-weights position and landing it in the frontier band alongside closed flagships like Claude Fable 5 and GPT-5.6 Sol. That is the first independent number attached to GLM-5.3, and it is consistent with the direction — if not every detail — of Z.ai's own claims. On long-horizon coding, the OrcaRouter harness measures 77.9 on Terminal-Bench 2.1, while Z.ai's best-reported GLM-5.2 figure is 82.7, which would be the first open-weight score above 80 but is vendor-reported and unreproduced. The list price is $1.40 per million input and $4.40 per million output tokens.

The scoreboard above is the leak-era projection this page published before launch — the ">1T params (rumored)" row, the unconfirmed context and license, the projected AA index. The launch corrected the biggest cell: GLM-5.3 reuses the same 743B base as GLM-5.2, so there is no parameter jump. The context window is confirmed at 1M, and the license stays unconfirmed because the open weights have not shipped yet. The projected index cell — this page's own guess of ~57–60 — was the rare projection that came in on the nose: the real number is 60, and the open question now is what happens when that score is reproduced against the actual weights.

The capture above is the independent baseline GLM-5.3's claims are measured against. GLM-5.2 tops the open-weights leaderboard at an Artificial Analysis Intelligence Index of 53. The first test of whether GLM-5.3's post-training deltas move that number has now arrived: Artificial Analysis measures GLM-5.3 at 60 on the same index — tied with Kimi K3 for the open-weights lead, 7 points ahead of GLM-5.2, and reported by the lab as independently measured.

Цены и наличие

GLM-5.3 is priced identically to GLM-5.2: $1.40 per million input and $4.40 per million output tokens (¥8 / ¥28 in the domestic listing), with cached-input reads at $0.26 / ¥2 per million. Z.ai announced the API was open on August 19, and it is reachable through Z.ai's own API, ZCode, AutoClaw, the GLM Coding Plan, and several partner gateways. One behavior change matters for API callers: requests now require "thinking" enabled across three effort levels — low, high, and max — with no off switch, a breaking change for existing integrations.

Same price does not mean same bill. GLM-5.3 runs roughly 20% more tokens per task than GLM-5.2 did on the same workloads, which a cost-per-task reading puts at about $0.68 against GLM-5.2's $0.44 — still under Kimi K3 (about $0.84) and GPT-5.6 Sol (about $1.23). That per-task math is a derived estimate from observed token usage, not a vendor figure, but it is the number that decides whether the flat $1.40 / $4.40 rate card actually saves you money.

Что запуск меняет для вас

For API callers already on GLM-5.2, the practical step is a model-name change, not a project: GLM-5.2 is OpenAI-compatible and the integration carries over, with the thinking-effort caveat above. For self-hosters, the timeline is now a date rather than a guess: Zhipu promised the weights "two weeks after release" on August 14, which lands on Friday, August 28, and the open question is whether the license stays permissive. For anyone comparing models in the DeepSeek V4 Pro, Qwen3.8-Max, Kimi K3, GPT-5.6 Sol, and Claude Fable 5 tier, GLM-5.3 is now a live, independently scored variable in that ranking instead of a rumor.

The launch-day argument around GLM-5.3 is that the coding frontier has converged: for most everyday tasks, the story goes, few users can reliably tell GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Kimi K3, GLM-5.2, and Qwen3.8-Max apart. If that convergence is real, the deciding factors stop being raw capability and become price, openness, and switching cost — which is exactly the corner GLM-5.3 is staking out at $1.40 / $4.40 per million on a self-hostable 743B base with weights confirmed for August 28. Whether coding models are genuinely interchangeable is an opinion, not a benchmark; the prices, the parameter count, and the weight date are not.

On the routing side, GLM-5.3 went live on OrcaRouter on August 18, the same day Z.ai's API opened — at the first-party list price, $1.40 / $4.40 per million, passed through with zero markup. The screenshot below shows GLM-5.2's page, which is exactly the shape GLM-5.3 now has: same price, same 1M-token context, same 128K max output. Routing a slice of real traffic to GLM-5.3 with automatic failover to GLM-5.2 or another proven model is a configuration change, not a rewrite — same key, no second contract. If the new model regresses on your workload, the router falls back before a page turns, and you get a quality signal on your own traffic instead of a vendor's slide. For a model whose flagship claims are still mostly vendor-reported, that is the low-risk way to find out for yourself.

Что посмотреть дальше

• The weights, on Friday, August 28, and the license line on the model card — permissive MIT like GLM-5.2, or something narrower. Zhipu's cyber-safety hardening is the stated reason for the two-week delay, and the "trusted access" program suggests some functions will be gated regardless.

• Whether the cyber claims hold up outside Z.ai's own harness. The 2,436-vulnerability real-world claim and the CyberGym lead are the numbers independent labs will probe first; the AA Intelligence Index measures general capability, not security.

• Where the index lands once the weights are out. The 60 is scored against the served API; the self-hosted version, with a license attached, is the one teams will actually redeploy.

• DeepSeek V4 Flash's announced price increase, which sets the pricing envelope GLM-5.3 is being judged against, and GPT-5.6 Sol's one-point lead at 61.

Часто задаваемые вопросы

Является ли GLM-5.3 более крупной моделью, чем GLM-5.2?

Нет. Z.ai сообщает, что GLM-5.3 использует ту же {{1}}базу Mixture-of-Experts с 743 миллиардами параметров{{/1}}, что и GLM-5.2, с тем же {{2}}контекстным окном на 1 млн токенов и примерно 40 миллиардами активных параметров на токен{{/2}}. Все заявленные улучшения связаны с {{3}}масштабированным пост-обучением, а не с увеличением числа параметров{{/3}} — что напрямую опровергает слухи времён утечек о базе {{4}}свыше триллиона параметров{{/4}}. Это заявление об архитектуре — {{5}}собственное утверждение Z.ai, которое не прошло независимую проверку{{/5}}.

Когда будут доступны открытые веса GLM-5.3?

Friday, August 28. Zhipu promised the weights "two weeks after release" when it announced GLM-5.3 on August 14, and said "next Friday" when the API went live on August 19 — both readings land on the same date. The license has not been confirmed, and Z.ai has said sensitive cyber functions will be restricted to a verified-user "trusted access" program.

Как мне следует обращаться с контрольными цифрами?

Split the list. The coding jumps — Terminal-Bench 3.0 at 28.3, DeepSWE v1.1 at 66.9, SWE-Marathon at 42.5 — and the cyber results — CyberGym 84.5%, ExploitBench 54.4% — all come from Z.ai's own announcement and remain vendor-reported until an independent harness reproduces them. The Artificial Analysis Intelligence Index of 60 is the first independent measurement, and it is the number to weigh against everything Z.ai claims.

The leak was real, and the launch confirmed the name, the framing, and the timing — while correcting the one specific the rumor mill got loudest about. GLM-5.3 is the same base, post-trained hard, and now it carries an independent score to hold its vendor claims against: 60 on the Artificial Analysis Intelligence Index, tied with Kimi K3, seven ahead of GLM-5.2. The coding and cyber numbers are still Z.ai's own, the weights land on August 28, and the license line and a genuinely independent probe of the security claims are what's left to settle. Until then, the low-risk way to form your own view is a slice of real traffic and a failover to something proven.