glm-5.3

2026年9月29日、Anthropic Frontier Red Teamは研究論文を発表し、著者はAndrew Fasano、Marius Fleischer、Cole McFaul、Robert Xiao、Tripp Gallagherです。論文によると、約5ヶ月前にAnthropicはProject Glasswingを通じてClaude Mythos Previewを限定的に公開し、その自律的なエンドツーエンドのネットワーク利用構築能力があるとされています。信頼された防御側はこれに基づき、重要なソフトウェア内で1万以上の脆弱性を発見しましたが、同等の能力は他のモデルにも広がっています。論文では、智谱AI（海外ではZ.aiとして知られる）が開発したGLM-5.3はClaude Mythos Previewに似ており、強力な自律的エンドツーエンド利用開発能力を持っていますが、オープンウェイトで公開されており、有意義な悪用制限が欠けています。シミュレーションテストでは、簡単な手段でGLM-5.3の防護を回避する成功率は約64%から100%であり、同様の手段では防護されたClaudeモデルが有害なタスクを実行することはできませんでした；これらの能力は防御側によってシステムの強化にも利用される可能性があります。2026年9月17日、アメリカ国立標準技術研究所の人工知能標準と革新センターは、GLM-5.3がこれまでで最も強力なオープンウェイトモデルであると評価し、そのネットワーク基準合計ではアメリカの最前線に約4ヶ月遅れていると述べています。Anthropicは能力の結論が大体一致しているとしています。

智谱 GLM チームは、再帰的自己改善の方向性に関する最初のエンジニアリング実践を発表しました。GLM-5.3 によって駆動される Infra Agent が GLM-5.3-Flash 推論インフラストラクチャの設計、デバッグ、最適化を完了しました。この実践は十万カ国産クラスター上で完了し、チームはこれを国内の大規模モデルにおける最初の再帰的自己改善実践と呼んでいます。

B.AIはGLM-5.3-Flashの期間限定無料体験がまもなく終了することを発表しました。9月12日10:00（SGT）から、1割引の専用呼び出し特典がシームレスに引き継がれ、ユーザーは元の価格の10%のみを支払うことで、直接90%を節約できます。入力は$0.015/M、出力は$0.05/Mまで低下します。ネイティブな全モーダル大モデルとして、GLM-5.3-Flashは320Bの総パラメータと18Bのアクティブパラメータを持ち、スパースおよび線形注意混合アーキテクチャと1Mの超長文脈を組み合わせ、プログラミング開発、エージェント、長文脈処理、高頻度APIワークロードなどのシーンで強力なパフォーマンスを発揮します。B.AIは常に計算力の普及ビジョンを実践し、低い参入障壁を維持し、競争力のある価格で、すべての開発者が負担なくトップクラスの計算力を利用できるように努め、高額なコストにさよならを告げ、革新の実現を全速で推進します。

9月9日、智谱GLM-5.3-Flashの公式価格改定が間もなく発効します。AIモデル呼び出しプラットフォームB.AIは、期間限定で無料特典を延長することを発表しました。即日から9月12日09:59（SGT）まで、このモデルはB.AIプラットフォームで引き続き全量無料で呼び出すことができます。GLM-5.3-Flashの総パラメータは320B、アクティブパラメータは18Bで、1Mのコンテキストをサポートしています。Qwen3.8 Flash、Hy3、MiMo V2.5などのモデルは、B.AIプラットフォームで引き続き無料で利用可能です。

9月8日、接続モデル、エージェントと価値の流通を結ぶインテリジェントなグローバル決済レイヤーB.AIは、GLM-5.3-Flashが智谱公式で期間限定の50%割引を9月9日24:00に終了し、その後も世界中の開発者に無料の呼び出しサポートを提供し続けることを発表しました。開発者は上流の価格調整によって使用習慣を変更する必要はありません。GLM-5.3-Flashは現在B.AIプラットフォームでの呼び出し量が最も多いモデルで、320Bの総パラメータと18Bの活性パラメータを持ち、1Mの超長文脈をサポートし、高速な応答と推論能力を兼ね備えています。コード支援、データ処理、テキスト生成に使用されています。

GLM-5.3-Flash 牛来モデルは B.AI プラットフォームで現在最も呼び出し回数が多く、最も人気のあるモデルとなり、累積トークンスループットが 2.41 兆を突破しました。GLM-5 シリーズの初のネイティブ全モーダルモデルとして、GLM-5.3-Flash は 320B の総パラメータと 18B のアクティベーションパラメータを持ち、スパースと線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用し、1M の超長文脈をサポートし、迅速な応答、強力な推論、高コストパフォーマンスを兼ね備えています。本日より、開発者は引き続き B.AI プラットフォームを通じてこのモデルを無料で呼び出すことができ、高頻度の API、コード作成、複雑なエージェント、超長文書処理などの多様なシーンをカバーします。

証券タイムズによると、8月27日、記者は商湯から、商湯の大装置が智譜の最近オンラインでオープンソースされたGLM-5.3-Flashに対して国産の計算力サポートとトークンサービスを提供していることを知りました。これは国産の計算力の規模化商用のもう一つの基準と見なされています。報告によると、商湯の大装置は7月の日平均トークンサービス量が2.42兆に達し、2026年末には日平均10兆を突破する見込みです。

8月27日、一体型AGIインフラストラクチャプラットフォームB.AIは、智谱GLM-5.3-Flash（320B-A18B）が正式にプラットフォームに登場し、API公式グループで全量無料開放されることを発表しました。GLM-5シリーズの初のネイティブ全モーダルモデルであるGLM-5.3-Flashは、320Bの総パラメータと18Bのアクティベーションパラメータを持ち、純国産AIチップによる計算力サポートを提供します。初めてスパースと線形アテンションの混合アーキテクチャを導入し、1Mの超長文脈を組み合わせることで、強力な性能と極致のコストパフォーマンスを兼ね備えています。即日より、開発者はB.AI API公式グループを通じてゼロコストで呼び出し、複雑な推論、長文処理、マルチモーダルタスクを簡単に扱うことができます。

智谱は軽量級フラッグシップモデル GLM-5.3 Flash を発表しました。これは DeepSeek V4 Flash に対抗することを目的としており、10 万枚以上の国産チップクラスターを利用して推論サービスを提供します。このモデルのパラメータ規模は約 300B で、GLM-5.3 の約 40% に相当し、DeepSeek V4 Flash とほぼ同等です。MoE アーキテクチャを採用しており、実際に活性化されるパラメータは約 18B で、ネイティブなマルチモーダル能力を備え、画像と動画の入力をサポートしています。また、智谱がコーディング戦略に焦点を当てた後、初めてマルチモーダル能力を持つ新しいモデルです。総合評価スコアは前世代フラッグシップ GLM-5.2 を上回り、Claude Opus 4.8 と同等で、DeepSeek V4 Pro 正式版の関連スコアを上回っています。価格は、入力 1 百万トークンあたり 0.8 元、出力 2.8 元、キャッシュヒット 0.23 元で、GLM-5.3 の約十分の一となっており、オンライン開始前の2週間は半額の特典が提供されます。このモデルは、国産の計算能力に完全に適応しており、オンラインのトラフィックは国産チップによって処理されます。智谱は、クラスターのハードウェア効率と単位トークンコストが主流のNVIDIA GPUと同等のレベルに達していると述べています。このモデルは以前、コードネーム Ox Alpha として海外プラットフォームで匿名テストされていました。

智谱公式は GLM-5.3-Flash のオンラインおよびオープンソース化を発表しました。これは GLM-5 シリーズの最初のネイティブマルチモーダルモデルです。報告によると、GLM-5.3-Flash の全体的な性能は GLM-5.2 を上回り、プログラミングとエージェントの評価は Claude Opus 4.8 に近づいていますが、価格は GLM-5.2 の十分の一です。また、新しい基盤モデルに切り替え、GLM メインシリーズで初めてスパースアテンションと線形アテンションの混合アーキテクチャを導入し、30T トークンのマルチモーダルデータで事前トレーニングを行いました。智谱は、広範で専門的なフィードバックを収集するために、正式なリリース前に匿名モデル Ox-Alpha（中国のコミュニティでは牛来と呼ばれています）を OpenCode と OpenRouter で大規模テストを実施しました。Ox-Alpha は瞬く間にその週で最も人気のあるモデルとなり、両プラットフォームでの呼び出し量の新記録を樹立しましたが、これらのリクエストトラフィックはすべて国産チップによって提供された計算力によるものです。以前、コミュニティは Ox Alpha の DeepSWE 小サンプルテストで一時的に 80% の結果を出しましたが、それは 10 問だけでした。サンプルを拡大した後、成績は約 63% に戻り、テスターも最初の発言を自主的に訂正しました。この成績は依然として第一梯隊に属していますが、最初の 80% ほど誇張されたものではありません。重みがオープンソース化された後、開発者は vLLM、SGLang、KTransformers などのフレームワークを使用して直接デプロイでき、匿名モデルの API を通じて行う必要はありません。

Z.ai は GLM-5.3 を発表しました。これは GLM-5.2 と同じ基盤モデルに基づき、後訓練を拡大することで能力を向上させています。公式によれば、GLM-5.3 は内部の Z.ai Code Bench コーディングベンチマークで GLM-5.2 より 50% 向上し、Terminal Bench 3 や Agents' Last Exam などの公開ベンチマークでもオープンモデルの先端レベルに達しています。ネットワークセキュリティの面では、GLM-5.3 は CyberGym の脆弱性発見テストで 84.5% の成績を収め、ExploitBench や ExploitGym などのエクスプロイトチェーン関連テストでも前世代に比べて著しく向上しています。