Z.ai、コーディングとサイバーセキュリティの高度な能力を備えたGLM-5.3を発表

中国のAIスタートアップZ.aiは2026年8月14日、GLM-5.3を発表した。同モデルは、長期的なコーディングタスクで大幅な改善を実現し、サイバーセキュリティ能力でもより顕著な飛躍を遂げている。Z.aiの開発者アドボケートであるLouによると、同モデルのサイバー能力はすでに、SpaceXが最近買収したAIコーディング企業Cursorで「潜在的に重大な脆弱性」を発見した。VentureBeatはCursorに事実確認を求めており、回答を待っていると報じた。

GLM-5.3は当初、GLM Coding PlanとZ.aiのZCode環境を通じてのみ利用できる。APIとオープンウェイトの提供は、「安全性評価と強化が完了した後」に予定されていると同社は説明しており、ウェイトは発表から約2週間後に公開する計画だという。

後学習による大幅な改善

GLM-5.3はGLM-5.2の基盤となった同じモデルを使用しており、その規模は7430億パラメーターの範囲にある。新たな事前学習サイクルは必要なかった。代わりにZ.aiは、より多くの環境、多様なタスク、強化学習のための追加計算を通じて後学習を拡張した。同社は技術発表で、「GLM-5.3で行ったことはすべて、後学習の拡張だ」と述べている。

学習環境は個別のコーディング演習ではなく、完全なエンジニアリングタスクを模倣する。エージェントにはコードベース、ドキュメント、コンピューティングクラスター、ストレージシステム、実験結果が与えられ、その後、問題の診断、システムの変更、実験の実行、結果の正しさを維持しながら測定可能な改善を証明することが求められる。一部のタスクは、熟練エンジニアによる数日間の作業を模倣するよう設計されている。

Z.aiが発表した評価では、GLM-5.3のTerminal-Bench 3.0のスコアは4.6から28.3に、DeepSWE v1.1では46.2から66.9に、AutomationBenchでは26.2から48.2に上昇した。また、Agents' Last Exam CLIでも23.8から28.5に改善した。

同社が公表した表において、同モデルはすべての競合モデルを上回っているわけではない。Terminal-Bench 3.0では、GPT-5.6 Solが34.6、Claude Fable 5が33.7を記録したのに対し、GLM-5.3は28.3だった。DeepSWE v1.1では、GLM-5.3が66.9で、GPT-5.6 Solの72.7、Fable 5の69.7を下回った。Z.aiはトークン効率も強調している。同社独自のZ.ai Code BenchでMax設定を使用した場合、タスクあたり約7万5000トークンの出力でGLM-5.3は34.5%を達成した一方、GLM-5.2は約9万6000トークンを使用して23.4%だった。これらの結果は同社独自のテストによるもので、独立した測定ではない。

同社の予想を上回ったサイバー能力

Z.aiは、脆弱性発見能力の向上を見込んで、後学習に脆弱性発見環境を組み込んだ。しかし同社によると、その能力は予想を上回る速さで発展し、脆弱性の特定から、完全なエクスプロイトチェーンの構築へとより大きく移行した。

GLM-5.3はCyberGymで84.5%を達成し、GLM-5.2の77.2%を上回った。これは、Z.aiが報告したGPT-5.6 Solの83.6%、Mythos 5の83.8%をわずかに上回る結果である。ExploitBenchでは54.4%を記録し、GLM-5.2の24.4%の2倍以上となったが、GPT-5.6 Solの76.5%、Mythos 5の78%には及ばなかった。

Z.aiによると、中国のセキュリティチームとの作業により、レビュー、検証、重複排除の後、269件のプロジェクトで2,436件の脆弱性を発見した。同社の開示記録では、このうち1,097件が高リスクまたは重大なリスクに分類されている。53件は公開され、2,383件は発表時点で非公開となっている。Reutersはまた、同社が一部の高度な能力に対して制御を提供しており、機密性の高い機能には「信頼されたアクセス」アプローチを採用していると報じた。

統合と提供状況に必要な変更

GLM-5.3への移行には、一部の既存アプリケーションの変更が必要となる。同モデルはlow、high、maxの推論努力レベルをサポートしており、maxがコーディング向けのデフォルトかつ推奨設定である。以前のバージョンで可能だったように思考を無効化することはできない。そのため、thinking.type: "disabled"を送信するアプリケーションは、これをenabledに変更し、推論の努力レベルを指定する必要がある。そうしなければリクエストは失敗する。

ZCode環境はmacOS、Windows、Linuxで利用でき、計画、実行、テスト、検証のための長期的なGoalタスクに加え、実行中のタスクをリモートで制御する機能をサポートする。掲載されているプロモーション価格によると、個人向けGLM Coding Planは、週1万クレジットが付与されるLiteプランが月額12.60ドルから始まり、Proは約56ドル、Maxは約117.60ドルである。Team StandardとPremiumの料金は、1ユーザーあたり月額88ドルと188ドルとなっている。Z.aiは、提供された発表資料ではGLM-5.3の一般向けAPI価格を公表していない。