GLM-5.3 kann Software deutlich besser angreifen, deshalb hält Z.ai die Gewichte zurück
Das neue Coding-Modell von Z.ai führt das Feld der offenen Modelle an. Seine Sicherheitsfähigkeiten wuchsen schneller als erwartet, deshalb folgen die Gewichte erst nach einer zweiwöchigen Sicherheitsprüfung.
Z.ai hat gestern GLM-5.3 veröffentlicht und dabei etwas getan, das für ein Labor mit dem Ruf schneller, freizügiger Downloads ungewöhnlich ist: Das Modell wurde angekündigt, die Gewichte aber nicht veröffentlicht. Sie sollen in etwa zwei Wochen folgen, nachdem Sicherheitsprüfung und Härtung abgeschlossen sind. GLM-5.2 erschien wenige Tage nach dem Start unter einer MIT-Lizenz auf Hugging Face. Genau das war sein wichtigstes Verkaufsargument.
Der Grund für die Pause steckt in den Zahlen. Z.ai ergänzte das Nachtraining, also die Abstimmungsphase nach dem teuren Basistraining, um Material zur Erkennung von Schwachstellen. Das Modell sollte dadurch einzelne Softwarefehler besser finden. Stattdessen verstärkte sich die Fähigkeit weiter, und das Modell begann, vollständige Angriffsketten zu planen. Bei CyberGym, einem Test zum Finden und Bestätigen echter Schwachstellen im Quellcode, erreicht GLM-5.3 laut Z.ai 84,5 Prozent. Der Vorgänger kam auf 77,2 Prozent. Bei ExploitBench steigt der Wert von 24,4 auf 54,4 Prozent und damit auf mehr als das Doppelte.
Die Coding-Ergebnisse sind die zweite große Nachricht. GLM-5.3 verwendet dieselbe Basis mit 743 Milliarden Parametern wie GLM-5.2. Sämtliche Verbesserungen stammen aus weiterem Nachtraining in vielfältigeren Arbeitsumgebungen, von denen einige mehrere Tage Arbeit eines erfahrenen Entwicklers abbilden. Terminal-Bench 3.0 steigt von 4,6 auf 28,3, DeepSWE von 46,2 auf 66,9. Alle Zahlen stammen vom Anbieter. Bei mehreren öffentlichen Coding-Tests liegt Z.ai weiterhin hinter GPT-5.6 Sol und Claude Fable 5.
Die Sicherheitsfähigkeit hat auch eine konstruktive Seite. Gemeinsam mit Sicherheitsteams in China sollen die Z.ai-Modelle seit GLM-5.2 insgesamt 2.436 Schwachstellen in 269 Open-Source-Projekten gefunden haben. 1.097 davon seien kritisch oder hoch eingestuft. Der älteste Fehler wurde nach Angaben des Unternehmens 1981 eingebaut. 53 Schwachstellen wurden mit CVE-Nummern veröffentlicht. Die übrigen stehen noch unter Sperrfrist in einem öffentlichen Offenlegungsverzeichnis.
Die gleiche Fähigkeit, die jahrzehntealte Fehler zum Schließen findet, ist auch für Angreifer interessant. Genau deshalb erfolgt die Veröffentlichung gestaffelt. Sie fällt in dieselben zwei Wochen, in denen OpenAI sein Astra-Modell wegen Cyberrisiken verlangsamte. Zwei Labore auf zwei Kontinenten stehen vor demselben Problem.
Was das für dich bedeutet: Wenn du programmierst, kannst du GLM-5.3 bereits über die API und den Coding-Tarif von Z.ai nutzen. Eine API-Änderung könnte auffallen: Der Denkmodus lässt sich nicht mehr abschalten. Wer das Modell selbst betreiben möchte, muss nun bis Ende August warten. Für alle anderen ist das Offenlegungsverzeichnis der interessante Teil. Modelle werden tatsächlich gut darin, alte Fehler in der Software zu finden, von der wir alle abhängen. Im Moment veröffentlichen die Finder ihre Ergebnisse, statt sie zu verkaufen.
Quellen
Quellen: https://z.ai/blog/glm-5.3
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