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智谱 GLM

智谱的 GLM 系列模型动态:旗舰开源发布、代码与推理能力迭代、商业化与生态进展的追踪。

最新精选

第 1–8 条 · 共 8 条
9月29日周二
  1. Anthropic Research82

    Anthropic 评测 GLM-5.3:可自主构建端到端漏洞利用且防护易被绕过

    Anthropic 发布对智谱 GLM-5.3 的网络安全能力分析,认为它是首个在无实质防护下开放权重的强网络攻击能力模型,与 NIST CAISI 评估结论大致一致。

    推荐理由:Anthropic 以一手评测数据说明 GLM-5.3 的漏洞利用能力与防护绕过率,并解释攻击者可及性与 Claude 的访问限制差异。

8月28日周五
  1. SiliconFlow73

    智谱(Zai)开源 GLM-5.3,SiliconFlow 提供 Day-0 支持,模型已可在其平台使用。该模型总计 744B / 激活 40B,与 GLM-5.2 基座相同,主要靠后训练进一步提升智能,官方称在编程和智能体基准上可与 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 竞争。SiliconFlow 称其在 OpenRouter 上 GLM-5.2 token 份额排名第一。

    推荐理由:原文给出参数规模、与 GLM-5.2 的关系及基准表现,读者可据此评估是否切换到 GLM-5.3。

8月26日周三
  1. Z.ai72

    智谱(Z.ai)发布 GLM-5.3-Flash,称具备有竞争力的价格与原生多模态能力,上下文窗口为 1M token,为 320B-A18B 模型并以 MIT License 开源权重。该模型此前曾以 Ox Alpha 名义预览,完全运行于中国 AI 芯片;现已在官方平台提供权重、API、Coding Plan、ZCode、Chat 和 AutoClaw 入口。

    推荐理由:官方公告同时给出价格定位、开源权重和芯片适配信息,读者可以据此评估它在现有工作流中的替换可能。

8月19日周三
  1. @thexpin68

    智谱 AI 发布新基础模型 GLM-5.3 的 API,聚焦复杂编码、网络安全防御和长程任务,在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 60,进入全球前沿模型梯队。该模型已接入 ZCode 和 GLM Coding Plan,与 Kimi K3 并列为领先开源模型,权重定于下周开源。

    推荐理由:原文交代了 GLM-5.3 的能力侧重、基准分数和开放节奏,读者可以据此判断其在开源与闭源模型中的位置。

8月15日周六
  1. Nathan Lambert: Interconnects71

    Nathan Lambert 解析 GLM-5.3 为何能紧跟前沿

    Z.ai 发布 GLM-5.3,目前仅在 coding plan 提供,两周内将开放权重到 Hugging Face。作者认为其与 GLM-5.2 同底座、靠大幅扩展后训练提升成绩,在部分智能体编码基准上超越 Kimi K3 甚至个别超越 Claude Fable 5 或 GPT-5.6-Sol,参数约 750B。

    推荐理由:作者给出了对 GLM-5.3 成绩来源的解释框架,包括发布节奏、后训练策略和 RL 数据产业等背景,可用于理解中美前沿模型竞争的成因。

6月27日周六
  1. OpenRouter Announcements76

    OpenRouter 评出 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型

    OpenRouter 认为 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型是 DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、MiniMax M3 和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra,并指出开放权重模型与美国前沿实验室的能力差距已连续 18 个月保持在 3-6 个月且未在扩大。

    推荐理由:OpenRouter 用自家价格与吞吐数据逐一点评四款开放权重模型的适用场景,读者可以按成本、质量和模态对号入座选型。

6月22日周一
  1. Nathan Lambert: Interconnects82

    Nathan Lambert:GLM-5.2 是开源智能体模型的台阶式跃迁

    Nathan Lambert 撰文认为 Z.ai 于 6 月 13 日向 GLM Coding Plan 用户推出、6 月 16 日以 MIT 许可开源的 GLM-5.2,是首个在编码智能体场景中真正好用的开源权重模型,社区评测显示其在 Arena 智能体榜单上是唯一能与 OpenAI 和 Anthropic 最新模型抗衡的开源模型。

    推荐理由:作者以亲测和社区评测为依据,把 GLM-5.2 与 DeepSeek R1 时刻类比,并展开开源与闭源差距及监管风险的独特分析。