Компания Z.ai (бывшая Zhipu AI) 14 августа 2026 года выпустила GLM-5.3 — новую версию своей флагманской модели, которая, по заявлению разработчиков, стала самой сильной open-weights-системой в задачах программирования из всех, что они измеряли. Ключевая особенность релиза: базовую модель не переобучали — весь прирост качества получен за счёт масштабирования пост-тренинга (post-training) поверх той же 743-миллиардной базы, что и у GLM-5.2.
Что нового
GLM-5.3 сфокусирован на двух направлениях — сложный код и длинные агентские задачи (long-horizon). Модель заметно лучше держит контекст многошаговых сценариев: работа в терминале, многофайловые правки, автономные цепочки действий. Отдельно Z.ai отмечает резкий рост возможностей в области кибербезопасности — здесь способности выросли быстрее, чем компания ожидала по мере масштабирования тренировки.
Бенчмарки
Самый показательный скачок — на Terminal-Bench 3.0, бенчмарке автономной работы в терминале:
| Бенчмарк | GLM-5.2 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 3.0 | 4.6 | 28.3 |
Рост более чем в 6 раз на том же базовом мозге — наглядная демонстрация того, сколько ещё «спрятано» в модели и достаётся одним лишь пост-тренингом, без дорогого переобучения с нуля.
Архитектура
GLM-5.3 работает на той же базовой модели объёмом 743 млрд параметров, что и GLM-5.2. Это подчёркивает стратегию Z.ai: выжимать максимум из уже обученной базы через выравнивание и целевой пост-тренинг, а не гнаться за очередным раундом предобучения.
Доступность
Модель уже доступна:
- через API Z.ai;
- в рамках GLM Coding Plan — раскатана всем действующим подписчикам коддинг-плана как drop-in замена GLM-5.2 (тот же эндпоинт, отдельная оплата не требуется).
Открытые веса пока не опубликованы: Z.ai обещает выложить их примерно через две недели — после завершения оценки безопасности и hardening.
Почему это важно
GLM-5.3 продолжает тренд, который в 2026 году задают китайские open-weights-модели: они всё плотнее подбираются к топовым проприетарным системам в кодинге, а формат «улучшили пост-тренинг вместо переобучения» делает такие апдейты частыми и дешёвыми. Для разработчиков и агентских платформ это означает более сильного и более доступного помощника по коду уже сегодня — с перспективой запуска локально, как только откроют веса.
Источник: Unite.AI ↗