أعلنت Z.ai عن GLM-5.3، وهو نموذج متاح حاليًا فقط ضمن عرضها المخصص للبرمجة (coding plan). ومن المقرر وصوله إلى واجهة برمجة التطبيقات قريبًا، كما سيتم نشر أوزانه المفتوحة على Hugging Face خلال أسبوعين. وفقًا للشركة، يتفوق النموذج على Kimi K3 من Moonshot AI في عدة مقاييس معيارية (اختبارات أداء موحدة)، كما يتفوق على Claude Fable 5 أو GPT-5.6-Sol في بعضها.
في إعلانها، أشارت الشركة إلى أن GLM-5.3 يعتمد على نفس الأساس الخاص بـ GLM-5.2، مع فترة تدريب لاحق (المرحلة التي تُحسّن النموذج بعد تدريبه الأولي) ممتدة بشكل كبير. يبدأ المنشور بهذه الجملة: « تطوير التدريب اللاحق، هذا كل ما فعلناه من أجل GLM-5.3. » يحتوي النموذج على حوالي 750 مليار معامل، أي ثلث Kimi K3 وفقًا لكاتب مدونة Interconnects. ويوصف الأخير، الذي يركز أكثر على التدريب المسبق، بأنه « إنجاز » في هذا المجال.
لشرح كيف تتمكن المختبرات الصينية من البقاء على مستوى النماذج الأمريكية، يستبعد الكاتب عملية التقطير (distillation) كعامل رئيسي، رغم ورقة بحثية حديثة حول استخراج آثار التفكير. وبدلاً من ذلك، يقدم عدة عناصر. أولها يتعلق بمواعيد الإطلاق: قد تنشر Z.ai نماذجها في غضون أيام، بينما تستغرق شركات مثل OpenAI وAnthropic غالبًا شهورًا قبل الإتاحة العامة. وفقًا للكاتب، من المحتمل أن تمتلك هذه الشركات الأمريكية نماذج داخلية أكثر قوة، لكن وقت الاختبار قبل النشر يسمح للمختبرات الصينية بتحسين نتائجها.
يتطرق الكاتب أيضًا إلى الضغط الناتج عن التصنيفات العامة، والتي تؤثر، حسب رأيه، على سعر سهم الشركة وقدرتها على جمع رأس المال. كما يرى أن GLM-5.3 ربما يكون أكثر تخصصًا من Claude Fable أو GPT Sol، نظرًا لأن نماذج Z.ai ليست متعددة الوسائط. وفقًا لـ Bloomberg، الذي استشهدت به المدونة، بلغت إيرادات Z.ai السنوية المتكررة (ARR) مليار دولار، وذلك إلى حد كبير بفضل نشاطها في النشر داخل المؤسسات. أخيرًا، يسلط الكاتب الضوء على قرب الشركة من جامعة تسينغهوا.
نموذج ذو قدرات إلكترونية
تقر Z.ai بأن GLM-5.3 هو نموذجها « الأكثر قدرة حتى الآن لمهام الأمن السيبراني »، مع تقدم مُعلن عنه في اكتشاف الثغرات وتحليل استغلالها. ترى الشركة فيه عونًا للمدافعين، لكن أيضًا مخاطر استخدام ذات حدين. لذلك اختارت إطلاقًا تدريجيًا: حيث سيقيّم شركاء أمن مختارون النموذج أولاً في إطار مضبوط، قبل السماح بوصول أوسع ونشر الأوزان الكاملة. تشير Z.ai أيضًا إلى أنها تراقب الاستدلال على منصاتها باستخدام مصنف للاستعلامات ومراقبة لسلسلة التفكير.
يُقدّر الكاتب هذه الإجراءات كإجراءات مفيدة لكنها محدودة، طالما توجد أو ستصل نماذج مفتوحة الأوزان ذات قدرات مماثلة. ويخلص إلى أن « الأمن من هذا النوع بالكاد له أهمية » في هذا السياق، ويدعو إلى توجه « على نطاق صناعي، تقوده الحكومات أو تحالفات صناعية، للاستعداد فورًا لهذا التحول ».
