GLM-5.3: Коднависии пешрафта ва қобилиятҳои нав

Барои GLM-5.3 танҳо пасомӯзишро васеъ кардем. Бо GLM-5.2 мо зерсохторро сохтем: IndexShare барои коркарди самараноки контексти дароз, SAO барои RL дар вазифаҳои дарозмуддат ва slime барои омӯзиши асинхронии миқёси калон — ҳамаи ин дар муҳитҳои вазифаҳои дарозмуддате, ки тадриҷан ҷамъ кардаем, кор мекунанд. Дар моҳи гузашта мо густаришро дар ҳамин зерсохтор идома додем: муҳитҳои бештар, вазифаҳои гуногунтар ва ҳисоббарории бештар барои омӯзиш дар онҳо.

Имрӯз GLM-5.3-ро мебарорем. Он ҳамон модели асосиро чун GLM-5.2 истифода мебарад — ҳамаи беҳбудиҳо аз пасомӯзиш ба даст омадаанд. Дар муқоиса бо GLM-5.2, он дар барномасозии мураккаб ва вазифаҳои дарозмуддат хеле беҳтар аст:

• Қобилиятҳои қавитари барномасозӣ: GLM-5.3 модели дорои вазнҳои кушодаи тавонотарин барои барномасозӣ аст ва дар Z.ai Code Bench-и дохилии мо нисбат ба GLM-5.2 50% беҳбудӣ нишон медиҳад. Он ҳамчунин дар санҷишҳои оммавӣ, аз ҷумла Terminal Bench 3.0 ва Agents' Last Exam, ба натиҷаи пешсафи манбаи кушода ноил мешавад.


• Қобилияти пайдошудаи киберамният: Бо васеъ кардани пасомӯзиш, қобилияти киберамният тезтар аз интизори мо рушд кард. GLM-5.3 дар ошкор кардани осебпазирӣ дар CyberGym натиҷаи пешсаф дорад ва пешрафташ дар марҳилаҳои баъдии занҷири истифодаи осебпазирӣ бештар аст; дар санҷишҳои истифодаи осебпазирӣ он натиҷаи GLM-5.2-ро беш аз ду баробар беҳтар мекунад.


• Манбаи кушода: Вазнҳоро пас аз ду ҳафтаи нашр, пас аз анҷоми арзёбӣ ва тақвияти бехатарӣ, мебарорем.

Қобилияти пайдошудаи киберамният

Дар ҷараёни пасомӯзиш мо маълумот ва муҳитҳои ошкор кардани осебпазириро ба маҷмӯи омӯзиш ворид кардем. Интизор доштем, ки ин кор моделро дар пайдо кардан ва таҳлил кардани осебпазириҳо беҳтар мекунад. Аммо моро он ба ҳайрат овард, ки ин қобилият аз ҳадафи пешбинишуда то чӣ андоза фаротар рафт.

Мо GLM-5.3-ро бо се санҷиш арзёбӣ мекунем, ки марҳилаҳои гуногуни таҳлил ва истифодаи осебпазириро фаро мегиранд. Дар CyberGym, ки аз коди сарчашмаи white-box оғоз карда, месанҷад, ки оё модел метавонад осебпазириро тавассути барангехтани нуқсонҳо муайян ва тасдиқ кунад, GLM-5.3 84.5% мегирад — ин нисбат ба 77.2%-и GLM-5.2 баландтар ва беҳтарин натиҷаи ин санҷиш аст; он аз Mythos 5 (83.8%) ва GPT-5.6 Sol (83.6%) пеш мегузарад. Дар ExploitBench, ки таҳлили амиқтари осебпазириҳои воқеӣ ва истифодаи онҳоро талаб мекунад, GLM-5.3 ба 54.4% мерасад — ин беш аз ду баробари 24.4%-и GLM-5.2 аст, дар ҳоле ки Mythos 5 ва GPT-5.6 Sol мутаносибан 78.0% ва 76.5% мегиранд. Дар ExploitGym, ки шумораи вазифаҳои истифодаи осебпазириро, ки модел дар доираи буҷети вақти муқарраршуда анҷом медиҳад, чен мекунад, GLM-5.3 дар давоми ду соат 105 вазифа ва дар шаш соат 130 вазифаро анҷом медиҳад; GLM-5.2 бошад, мутаносибан 29 ва 39 вазифаро иҷро мекунад. Mythos 5 бо 181 ва 247 вазифа ҳанӯз хеле пешсаф аст. Намунаи натиҷаҳо дар ҳар се санҷиш яксон аст: ҳар қадар санҷиш дар марҳилаи болотари занҷири истифодаи осебпазирӣ бошад, ҳамон қадар пешрафти GLM-5.3 нисбат ба GLM-5.2 бештар аст — ва ҳамзамон фосилаи боқимонда то сатҳи пешсафи моделҳои пӯшида ҳам васеътар мешавад. Қобилият маҳз дар ҳамон самтҳое тезтар рушд мекунад, ки мо аз онҳо бештар қафо мондаем.

Сипас санҷидем, ки оё ин қобилиятҳо берун аз санҷишҳои назоратшаванда низ татбиқ мешаванд. Аз замони GLM-5.2 мо бо чанд гурӯҳи амниятӣ дар Чин ҳамкорӣ мекунем, то моделҳои худро дар пойгоҳҳои воқеии код санҷем. Пас аз баррасии коршиносон, санҷиш ва бартараф кардани нусхаҳои такрорӣ, модел дар 269 лоиҳа 2,436 осебпазириро муайян кард, аз ҷумла 1,097 мавриди дорои дараҷаи хатари миёна то баланд. Ин бозёфтҳо ядроҳои система, системаҳои амалиётӣ, муҳаррикҳои браузер, зерсохтори манбаи кушода, барномаҳои веб ва протоколҳои шабакаро фаро мегиранд. Бисёре аз онҳо солҳои зиёд ва ҳатто даҳсолаҳо нодида монда буданд; қадимтарини онҳо тақрибан 40 сол пеш ба вуҷуд омадааст.

Ин кор баъдан ба талоши пайвастаи ифшои осебпазириҳо табдил ёфт. Мо Феҳристи ифшои амниятии Z.ai-ро сохтем, то сабти оммавии бозёфтҳоро ҳангоми гузаштан аз раванди ифшо нигоҳ дорем. Феҳрист бо баррасӣ ва ифшои осебпазириҳои нав пайваста нав карда мешавад ва мавридҳои аллакай оммавишуда аз мавридҳои ҳанӯз дар раванди ифшо қарордошта ҷудо нишон дода мешаванд. Барои мавридҳои ифшошуда, он маълумотеро, аз ҷумла лоиҳаи осебдида, дараҷаи хатар, CVE (агар дастрас бошад) ва муддати дар код пойгоҳ мондани осебпазириро сабт мекунад.

slime: Барои густариши RL дар вазифаҳои дарозмуддат сохта шудааст

Ҳамаи ин дар slime кор мекунад — чаҳорчӯбаи пасомӯзии манбаи кушодаи мо барои густариши RL, ки дар он Megatron дар тарафи омӯзиш ва SGLang дар тарафи иҷрои rollout истифода мешаванд. Тарҳи он омӯзиш, rollout ва буфери маълумотро дар як ҷараёни ягонаи маълумот нигоҳ медорад, то муҳитҳои математика, код, sandbox, санҷишкунанда ва агентии дарозмуддат ҳамчун тавлиди маълумот пайваст шаванд, на ҳамчун тағйирот ба ҳалқаи омӯзиш. Ин имкон дод, ки дар GLM-5.2 ва GLM-5.3 муҳитҳои навро пайваста илова кунем, бе он ки ҳар дафъа зерсохтори омӯзишро аз нав созем.

Ҳангоми таҳияи GLM-5.3 мо онро дар ду самт густариш додем. Дар самти алгоритмӣ қобилиятҳое илова кардем, ки ба таҳқиқоти RL нигаронда шудаанд: top-p mask, top-k ва OPD бо тамоми луғати вожаҳо, инчунин танзимотҳое, ки мувофиқати омӯзишу rollout-ро беҳтар мекунанд. Ба ин танзимоти навъи R3 ва ҳамоҳангии пурраи ададӣ байни роҳҳои омӯзиш ва rollout дохил мешаванд. Онҳо ба мо имкон медиҳанд, ки интихоб, омӯзиш ва сигналҳои омӯзгори моделро дақиқтар идора кунем ва муқоисаҳои назоратшавандаро зуд иҷро намоем. Дар арзёбии мувофиқати омӯзишу rollout фарқи миёнаи эҳтимолиятҳои логарифмӣ (logprob) дар сатҳи 1e-7 нигоҳ дошта шуд, ки нисбат ба танзимоти қаблӣ беш аз 99.99% коҳишро нишон медиҳад.

Мо ҳамчунин самаранокии захираҳо ва қобилияти коркарди системаҳои RL-и миқёси калонро беҳтар кардем. Акнун захираи маҳаллӣ ҳамчун қабати иловагии кеш истифода мешавад ва ҳолатҳои моделу маълумотро ба таври иерархӣ нигоҳ медорад; вагарна инҳо дар хотираи мизбон мемонданд. Ин махсусан барои OPD-и дорои чанд омӯзгори модел муҳим аст: бо гузариши динамикӣ байни омӯзгорон ва пешакӣ гирифтани маълумот дар тарафи омӯзиш, метавон чанд омӯзгори моделро истифода бурд, бе он ки барои ҳар кадом хидмати махсуси доимии хулосабарорӣ роҳандозӣ шавад. Ин кор сарбории изофии маҳдуд ва масрафи захираҳоро ба таври назаррас камтар мекунад. Барои сарбориҳои агентӣ ва асинхронӣ мо банақшагирии муштарак ва мувозинати сарбориро байни router ва slime беҳтар кардем, то дархостҳои rollout бо дарозӣ ва вақти анҷоми хеле гуногун аз захираҳои хулосабарорӣ самараноктар истифода баранд. Мо эвристикаҳои бо назардошти сарборӣ асосёфтаро илова кардем, ки аз хусусиятҳои ҳар муҳити rollout танзимоти ба баланд бардоштани қобилияти коркард нигаронидашударо муайян мекунанд: таносуби захираҳои prefill/decode, танзимоти ҳамзамонӣ ва параметрҳои дигари калидии қобилияти коркард. Дар натиҷа, барои вазифаҳои RL-и барномасозии дарозмуддат, ин беҳсозии сатҳи система қобилияти коркарди омӯзиши RL-ро аз аввал то охир беш аз 2.3× баланд карданд ва ба мо имкон доданд, ки омӯзишро дар траекторияҳои дарозтару муҳитҳои мураккабтар бо самаранокии хеле бештар густариш диҳем.

Дар маҷмӯъ, инҳо чандирии бештари озмоишӣ, хароҷоти камтари захираҳо ва қобилияти коркарди баландтарро фароҳам меоранд — ва ҳамин густариши пайвастаи RL-ро амалӣ мегардонад.

Оғози кор бо GLM-5.3

Тағйироти API дар GLM-5.3

GLM-5.3 се сатҳи шиддати тафаккурро дастгирӣ мекунад: low, high ва max. GLM-5.3 дигар хомӯш кардани тафаккурро дастгирӣ намекунад.

Параметр	Қиматҳо	Қимати пешфарз	Тавсиф
thinking.type	enabled	enabled	Тафаккурро фаъол мекунад. disabled дигар дастгирӣ намешавад.
reasoning_effort	low, high, max	max	low: сабук; high: тақвиятёфта; max: амиқ. Барои вазифаҳои барномасозӣ max тавсия мешавад.

{
  "model": "glm-5.3",
  "thinking": { "type": "enabled" },
  "reasoning_effort": "max"
}

Муҳоҷират зарур аст: Агар барномаи шумо ҳоло thinking.type: "disabled"-ро истифода барад, пеш аз нав кардани ID-и модел ба glm-5.3 онро ба enabled иваз кунед ва reasoning_effort-ро ба low гузоред. Дар акси ҳол, дархост иҷро намешавад.

Истифодаи GLM-5.3 бо GLM Coding Plan ва ZCode

GLM-5.3-ро дар агентҳои барномасозии дӯстдоштаатон — ZCode, Claude Code, OpenCode ва ғайра — санҷед. Ба шарҳи devpack нигаред.

Барои муштариёни GLM Coding Plan: Мо GLM-5.3-ро барои ҳамаи корбарони GLM Coding Plan дастрас кардем. GLM Coding Plan-и нав акнун низоми квотаи нуқтавиро истифода мебарад. Истифодаи нуқтаҳо барои токенҳои вурудӣ, вурудии кешшуда ва баромадӣ алоҳида ҳисоб карда мешавад. Даъватҳои модел, ки берун аз соатҳои серборӣ анҷом дода мешаванд, 50% аз нуқтаҳои муқаррариро истифода мебаранд. Соатҳои серборӣ аз соати 14:00 то 18:00 (UTC+8), аз душанбе то ҷумъа мебошанд; ҳамаи соатҳои дигар, аз ҷумла рӯзҳои истироҳат, бо меъёри 50%-и вақти камборӣ ҳисоб карда мешаванд. Ҳамин ҳоло ба сохтани маҳсулот оғоз кунед: z.ai/subscribe

Бо ZCode аз GLM-5.3 бештар истифода баред

• Сатҳи мувофиқати кеш зиёда аз 98% — контексти такрорӣ бо меъёри арзонтари кешшуда ҳисоб мешавад ва тақрибан 30% токени муассиртар медиҳад
• Афзоиши муваққатии квота ба андозаи 1.5x — онро бо сарфаи кеш якҷо кунед ва то 31 август то 180% квотаи муқаррарии худро истифода баред
• Маҳорати иҷрои вазифаҳои дарозмуддат — режими Goal то расидан ба ҳадаф нақша мекашад, код менависад, санҷиш мегузаронад ва натиҷаро тасдиқ мекунад
• Идоракунии фосилавӣ — вазифаҳои тӯлониро аз телефони худ тавассути WeChat ё Feishu назорат ва идора кунед

ZCode-ро санҷед: zcode.z.ai

Иҷрои GLM-5.3 ба таври маҳаллӣ

Вазнҳои модели GLM-5.3 ба зудӣ, дар давоми ду ҳафтаи пас аз нашр, дастраси умум мешаванд.