Z.ai（ゼット・アイ）は8月14日(現地時間)、大規模言語モデルGLM-5.3（ジーエルエム・ファイブ・スリー）をリリースしたと発表しました。同モデルはGLM-5.2（ジーエルエム・ファイブ・ツー）と同一の743Bベースモデルを使用しながら、ポストトレーニングのスケーリングにより大幅な性能向上を実現したと報告されています。特に複雑なコーディングタスクと長期間タスクでの改善が著しく、サイバーセキュリティベンチマークのCyberGym（サイバージム）では84.5%を達成し、Mythos 5やGPT-5.6 Sol（ジーピーティー・ファイブ・シックス・ソル）を上回る結果を示しました。
GLM-5.3の性能向上は、より多くのタスク環境、多様な環境タイプ、および長時間のトレーニングといったポストトレーニングのスケーリングに起因するとされています。コーディング関連のベンチマークでは顕著な改善が見られ、Terminal-Bench 3.0（ターミナル・ベンチ・スリー・ポイント・ゼロ）ではGLM-5.2の4.6から28.3へ、DeepSWE v1.1（ディープ・エスダブリューイー・バージョン・ワン・ポイント・ワン）では46.2から66.9へそれぞれスコアが上昇しました。また、Agents’ Last Exam (CLI)（エージェンツ・ラスト・イグザム シーエルアイ）では23.8から28.5に、44職種をカバーするGDPval-AA v2（ジーディーピーバル・エーエー・バージョン・ツー）では1,769点を記録しています。Z.aiは、社内評価であるZ.ai Code Bench（ゼット・アイ・コード・ベンチ）において、GLM-5.2に対し50%の改善があったと報告しています。
Z.aiは、サイバーセキュリティ分野において予想を上回る成果が得られたと報告しています。ホワイトボックスソースからの脆弱性発見と検証をテストするCyberGymでは、77.2%から84.5%へとスコアが向上し、Mythos 5の83.8%やGPT-5.6 Solの83.6%を上回りました。ExploitBench（エクスプロイトベンチ）では、GLM-5.2の24.4%に対し54.4%を記録しましたが、Mythos 5の78.0%には及ばない結果となっています。
GLM-5.3は現在、Z.ai API（ゼット・アイ・エーピーアイ）、GLM Coding Plan（ジーエルエム・コーディング・プラン）、およびZCode（ジーコード）を通じて利用可能です。モデルの重み（weights）は、安全評価と強化が完了した後、リリースから約2週間後に公開される予定です。
参考: marktechpost.com (アーカイブ) — 2026年8月14日 17:03 (JST)