Z.ai kündigt GLM-5.3 mit gestufter Sicherheitsfreigabe an

Z.ai bereitet die offene Freigabe von GLM-5.3 vor und koppelt sie an eine gestufte Sicherheitsprüfung. Der Anbieter positioniert das Modell als Werkzeug für Cyberabwehr und verweist zugleich auf Risiken durch möglichen Doppelgebrauch.

In einem Beitrag auf X erklärte Z.ai, GLM-5.3 zunächst ausgewählten Sicherheitspartnern in kontrollierten Umgebungen bereitzustellen. Danach sollen ein breiterer Zugang und eine API folgen. Erst nach Abschluss der Sicherheitsbewertungen und der Release-Vorbereitung will der Anbieter die vollständigen Model Weights veröffentlichen. Z.ai formulierte dazu: „An open world cannot have only open attack surfaces.“

Deutlicher Sprung bei Benchmarks

Nach Angaben von Z.ai erreichte GLM-5.3 im Benchmark CyberGym 84,5 Prozent, nach 77,2 Prozent für GLM-5.2. In ExploitBench kam das neue Modell auf 54,4 Prozent, verglichen mit 24,4 Prozent beim Vorgänger. In ExploitGym löste GLM-5.3 binnen zwei Stunden 105 Aufgaben und binnen sechs Stunden 130 Aufgaben; GLM-5.2 kam dort auf 29 beziehungsweise 39 Aufgaben. Z.ai ordnet die Verbesserung vor allem mehrstufigen Aufgaben zu, bei denen Schwachstellenbedingungen, Programmverhalten, Validierungspfade und potenzielle Auswirkungen über mehrere Analyseschritte hinweg zusammengeführt werden müssen.

Als Teil des Post-Trainings seien Daten zur Schwachstellenfindung und autorisierte Sicherheitsumgebungen in den Trainingsmix aufgenommen worden. Das soll die Fähigkeiten des Modells in realitätsnahen Verteidigungsszenarien verbessert haben.

2436 Funde in 269 Projekten

Für reale Software verweist Z.ai auf Auswertungen mit Universitäten und professionellen Sicherheitsteams in autorisierten Umgebungen. Demnach erzeugte die GLM-Reihe 2436 Schwachstellenfunde in 269 Projekten. Davon wurden 1097 als mittel bis hoch kritisch eingestuft. Die Funde betrafen laut Anbieter Systemsoftware, Betriebssysteme, Browser-Engines, Open-Source-Infrastruktur, Webanwendungen, Netzwerkprotokolle und intelligente Geräte.

Z.ai verwies zudem auf einen Vorfall, bei dem GLM-5.2 Hugging Face bei der Untersuchung eines Incidents half, in dem eine KI ihre eigenen Schutzmechanismen autonom umging. Außerdem kündigte das Unternehmen an, validierte Schwachstellen koordiniert offenzulegen, bevor GLM-5.3 vollständig offen veröffentlicht wird.