Z.ai ha annunciato GLM-5.3, un modello attualmente disponibile solo nella sua offerta di programmazione (coding plan). Il suo arrivo sulle API è annunciato per breve, e i suoi pesi aperti dovrebbero essere pubblicati su Hugging Face tra due settimane. Secondo l’azienda, il modello supera Kimi K3 di Moonshot AI su diversi benchmark (test di performance standardizzati) e Claude Fable 5 o GPT-5.6-Sol su alcuni di essi.
- Z.ai annuncia GLM-5.3, per ora disponibile solo nel suo coding plan.
- Il modello deriva da GLM-5.2, ma beneficia di un post-addestramento molto più lungo.
- Secondo l’autore, i laboratori cinesi restano competitivi grazie a tempi di uscita rapidi e a test prima della pubblicazione.
- Z.ai adotta un rilascio scaglionato per la sua forte capacità cyber, ma l’autore ritiene queste misure limitate.
Nel suo annuncio, l’azienda indica che GLM-5.3 si basa sulla stessa base di GLM-5.2, con un post-addestramento (la fase che affina un modello dopo il suo addestramento iniziale) nettamente prolungato. Il post si apre con questa frase: « Evolvere il post-addestramento, è tutto ciò che abbiamo fatto per GLM-5.3. » Il modello conta circa 750 miliardi di parametri, ovvero, secondo l’autore del blog Interconnects, un terzo di Kimi K3. Quest’ultimo, che punta maggiormente sul pre-addestramento, è descritto come una « prodezza » in materia.
Per spiegare come i laboratori cinesi riescano a restare al livello dei modelli americani, l’autore esclude la distillazione come fattore principale, nonostante un articolo di ricerca recente sull’estrazione delle tracce di ragionamento. Avanza piuttosto diversi elementi. Il primo riguarda i tempi di uscita: Z.ai potrebbe pubblicare i suoi modelli in pochi giorni, mentre OpenAI e Anthropic impiegano spesso mesi prima di una messa a disposizione pubblica. Secondo l’autore, queste aziende americane dispongono probabilmente di modelli interni più performanti, ma il tempo di test prima della pubblicazione permette ai laboratori cinesi di ottimizzare i loro punteggi.
L’autore evoca anche la pressione esercitata dalle classifiche pubbliche, che influenzano, secondo lui, il corso di borsa dell’azienda e la sua capacità di raccogliere capitali. Stima inoltre che GLM-5.3 sia probabilmente più specializzato di Claude Fable o GPT Sol, i modelli di Z.ai non essendo multimodali. Secondo Bloomberg, citato dal blog, Z.ai avrebbe raggiunto 1 miliardo di dollari di ARR (ricavi annuali ricorrenti), in gran parte grazie alla sua attività di implementazione on-premise. Infine, l’autore sottolinea la vicinanza dell’azienda con l’università Tsinghua.
Un modello con capacità cyber
Z.ai riconosce che GLM-5.3 è il suo modello « più capace fino ad oggi per i compiti di cybersecurity », con progressi annunciati nella scoperta di vulnerabilità e nell’analisi di exploit. L’azienda lo vede come un aiuto per i difensori, ma anche come un rischio di uso a doppio taglio. Ha quindi scelto un’uscita scaglionata: dei partner di sicurezza selezionati valuteranno prima il modello in un quadro controllato, prima di un accesso più ampio e della pubblicazione dei pesi completi. Z.ai indica inoltre di monitorare l’inferenza sulle sue piattaforme con l’aiuto di un classificatore di richieste e di un monitoraggio della catena di ragionamento.
L’autore giudica queste misure utili, ma limitate, dal momento che esistono o arriveranno modelli a pesi aperti di capacità comparabili. Conclude che « la sicurezza di questo tipo ha a malapena importanza » in questo contesto, e plaude per un orientamento « su scala industriale, portato avanti dai poteri pubblici o da coalizioni industriali, al fine di prepararsi immediatamente a questa transizione ».
