คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย โมเดลนี้เก่งด้านการเขียนโค้ดมากกว่ารุ่นก่อนประมาณ 50% และค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยจริงรวม 2,436 จุดใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดย 1,097 จุดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดเป็นข้อมูลจากบริษัทเอง ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ ทั้งนี้ข้อได้เปรียบบน CyberGym น้อยกว่า 1% ขณะที่บน ExploitBench GLM 5.3 ยังตามหลัง Mythos 5 (78%) และ GPT 5.6 Sol (76.5%) มาก What are the key capabilities and benchmark results of Chinese AI firm Zhipu's newly launched GLM-5.3 model, particularly in cybersecurity t Z.ai GLM-5.3 benchmark comparison against Anthropic Mythos 5 and OpenAI GPT-5.6 Sol on CyberGym and ExploitBench. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the key capabilities and benchmark results of Chinese AI firm Zhipu's newly launched GLM-5.3 model, particularly in cybersecurity t. Article summary: On August 14, 2026, Zhipu AI (now branding as **Z.ai**) launched **GLM-5.3**, a 740-billion-parameter open-weight model that delivers roughly 50% better coding performance than GLM-5.2 and unexpectedly strong emergent cy. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
openai.com คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Z.ai GLM-5.3: โมเดล AI จีน แซงหน้า GPT-5.6 Sol และ Mythos 5 ในความสามารถเจาะระบบ?" คืออะไร วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย โมเดลนี้เก่งด้านการเขียนโค้ดมากกว่ารุ่นก่อนประมาณ 50% และค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยจริงรวม 2,436 จุดใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดย 1,097 จุดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดเป็นข้อมูลจากบริษัทเอง ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ ทั้งนี้ข้อได้เปรียบบน CyberGym น้อยกว่า 1% ขณะที่บน ExploitBench GLM 5.3 ยังตามหลัง Mythos 5 (78%) และ GPT 5.6 Sol (76.5%) มาก
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย โมเดลนี้เก่งด้านการเขียนโค้ดมากกว่ารุ่นก่อนประมาณ 50% และค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยจริงรวม 2,436 จุดใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดย 1,097 จุดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดเป็นข้อมูลจากบริษัทเอง ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ ทั้งนี้ข้อได้เปรียบบน CyberGym น้อยกว่า 1% ขณะที่บน ExploitBench GLM 5.3 ยังตามหลัง Mythos 5 (78%) และ GPT 5.6 Sol (76.5%) มาก What are the key capabilities and benchmark results of Chinese AI firm Zhipu's newly launched GLM-5.3 model, particularly in cybersecurity t Z.ai GLM-5.3 benchmark comparison against Anthropic Mythos 5 and OpenAI GPT-5.6 Sol on CyberGym and ExploitBench. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the key capabilities and benchmark results of Chinese AI firm Zhipu's newly launched GLM-5.3 model, particularly in cybersecurity t. Article summary: On August 14, 2026, Zhipu AI (now branding as **Z.ai**) launched **GLM-5.3**, a 740-billion-parameter open-weight model that delivers roughly 50% better coding performance than GLM-5.2 and unexpectedly strong emergent cy. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
openai.com คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Z.ai GLM-5.3: โมเดล AI จีน แซงหน้า GPT-5.6 Sol และ Mythos 5 ในความสามารถเจาะระบบ?" คืออะไร วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? วันที่ 14 สิงหาคม 2026 Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัว GLM 5.3 โมเดลโอเพนเวทขนาด 740,000 ล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนน CyberGym 84.5% สูงกว่า Anthropic Mythos 5 (83.8%) และ OpenAI GPT 5.6 Sol (83.6%) เล็กน้อย โมเดลนี้เก่งด้านการเขียนโค้ดมากกว่ารุ่นก่อนประมาณ 50% และค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยจริงรวม 2,436 จุดใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดย 1,097 จุดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดเป็นข้อมูลจากบริษัทเอง ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ ทั้งนี้ข้อได้เปรียบบน CyberGym น้อยกว่า 1% ขณะที่บน ExploitBench GLM 5.3 ยังตามหลัง Mythos 5 (78%) และ GPT 5.6 Sol (76.5%) มาก
ผลลัพธ์เบนช์มาร์กความปลอดภัยไซเบอร์เทียบกับคู่แข่งสหรัฐฯ เบนช์มาร์ก วัดอะไร GLM-5.3 Anthropic Mythos 5 OpenAI GPT-5.6 Sol CyberGym การค้นหาและตรวจสอบช่องโหว่แบบไวท์บ็อกซ์จากซอร์สโค้ด 84.5% 83.8% 83.6% ExploitBench การคิดเชิงสาเหตุรากเหง้า + การส่งเอ็กซ์พลอยต์ที่ใช้งานได้ 54.4% 78% 76.5% ExploitGym (งบ 2 ชม.)จำนวนเอ็กซ์พลอยต์ที่เสร็จสมบูรณ์ภายใต้งบประมาณที่ปรับมาตรฐาน 105 งาน ไม่เปิดเผย ไม่เปิดเผย
การตรวจจับช่องโหว่ในโลกจริง นอกเหนือจากเบนช์มาร์กแล้ว GLM-5.3 ยังถูกนำไปใช้ทดสอบความปลอดภัยในโลกจริงและให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ:
พบ ช่องโหว่ที่ยืนยันแล้ว 2,436 จุด ใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดยผลลัพธ์ถูกติดตามใน Z.ai Security Disclosure Ledger สาธารณะ
ในจำนวนนี้ 1,097 จุดถูกจัดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง
โมเดลพบจุดบอดในซอฟต์แวร์ที่เก่าแก่ถึงประมาณ 40 ปี
หลังจากเปิดตัวไม่นาน ก็พบ ช่องโหว่ร้ายแรงใน Cursor โปรแกรมแก้ไขโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
เบนช์มาร์กการเขียนโค้ดและทั่วไปที่สำคัญ GLM-5.3 ยังทำคะแนนได้ดีในเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดและเอเจนต์ ทำให้เป็นโมเดลโอเพนเวทชั้นนำสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์:
Terminal-Bench 3.0 : ได้ 28.3 — สูงที่สุดในบรรดาโมเดลโอเพนเวท และใกล้เคียงกับ Claude Fable 5 ของ Anthropic DeepSWE v1.1 : เพิ่มขึ้นจาก 46.2 เป็น 66.9 Z.ai internal Code Bench (Max effort) : 34.5% (เทียบกับ 23.4% ของ GLM-5.2) โดยใช้โทเค็นเอาต์พุตประมาณ 75,000 โทเค็นต่องาน เทียบกับ 96,000 โทเค็น Agents' Last Exam : ที่หนึ่งในบรรดาโมเดลโอเพนเวท World of AI Benchmark composite : อันดับ #6 โดยรวม ด้วยคะแนนรวม 81.3 รองจาก Kimi K3 (81.5) และนำหน้า GPT-5.6 Terra FrontierSWE : สูงถึง 78.1 เพิ่มจาก 67.5 SWE-Marathon : เพิ่มขึ้นสองเท่าจาก 19.4 เป็น 42.5
เหตุใดโอเพนเวทจึงถูกเลื่อนออกไป
ข้อควรระวังที่สำคัญ
คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดของ GLM-5.3 เป็น ข้อมูลที่รายงานโดยบริษัท และยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ
ข้อได้เปรียบเหนือ Mythos 5 และ GPT-5.6 Sol บน CyberGym นั้นแคบมาก — น้อยกว่าหนึ่งเปอร์เซ็นต์ บน ExploitBench GLM-5.3 ตามหลังคู่แข่งสหรัฐฯ ในช่วงกว้าง (54.4% เทียบกับ 78% ของ Mythos 5 และ 76.5% ของ GPT-5.6 Sol)
สำหรับบริบท ตัวรวบรวมเบนช์มาร์กความปลอดภัยไซเบอร์ในวงกว้าง
x.com
Preparing GLM-5.3 for Open Release: A Responsible Path to Cyber ...
ผลลัพธ์เบนช์มาร์กความปลอดภัยไซเบอร์เทียบกับคู่แข่งสหรัฐฯ เบนช์มาร์ก วัดอะไร GLM-5.3 Anthropic Mythos 5 OpenAI GPT-5.6 Sol CyberGym การค้นหาและตรวจสอบช่องโหว่แบบไวท์บ็อกซ์จากซอร์สโค้ด 84.5% 83.8% 83.6% ExploitBench การคิดเชิงสาเหตุรากเหง้า + การส่งเอ็กซ์พลอยต์ที่ใช้งานได้ 54.4% 78% 76.5% ExploitGym (งบ 2 ชม.)จำนวนเอ็กซ์พลอยต์ที่เสร็จสมบูรณ์ภายใต้งบประมาณที่ปรับมาตรฐาน 105 งาน ไม่เปิดเผย ไม่เปิดเผย
การตรวจจับช่องโหว่ในโลกจริง นอกเหนือจากเบนช์มาร์กแล้ว GLM-5.3 ยังถูกนำไปใช้ทดสอบความปลอดภัยในโลกจริงและให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ:
พบ ช่องโหว่ที่ยืนยันแล้ว 2,436 จุด ใน 269 โปรเจกต์โอเพนซอร์ส โดยผลลัพธ์ถูกติดตามใน Z.ai Security Disclosure Ledger สาธารณะ
ในจำนวนนี้ 1,097 จุดถูกจัดเป็นช่องโหว่ระดับรุนแรงหรือสูง
โมเดลพบจุดบอดในซอฟต์แวร์ที่เก่าแก่ถึงประมาณ 40 ปี
หลังจากเปิดตัวไม่นาน ก็พบ ช่องโหว่ร้ายแรงใน Cursor โปรแกรมแก้ไขโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
เบนช์มาร์กการเขียนโค้ดและทั่วไปที่สำคัญ GLM-5.3 ยังทำคะแนนได้ดีในเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดและเอเจนต์ ทำให้เป็นโมเดลโอเพนเวทชั้นนำสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์:
Terminal-Bench 3.0 : ได้ 28.3 — สูงที่สุดในบรรดาโมเดลโอเพนเวท และใกล้เคียงกับ Claude Fable 5 ของ Anthropic DeepSWE v1.1 : เพิ่มขึ้นจาก 46.2 เป็น 66.9 Z.ai internal Code Bench (Max effort) : 34.5% (เทียบกับ 23.4% ของ GLM-5.2) โดยใช้โทเค็นเอาต์พุตประมาณ 75,000 โทเค็นต่องาน เทียบกับ 96,000 โทเค็น Agents' Last Exam : ที่หนึ่งในบรรดาโมเดลโอเพนเวท World of AI Benchmark composite : อันดับ #6 โดยรวม ด้วยคะแนนรวม 81.3 รองจาก Kimi K3 (81.5) และนำหน้า GPT-5.6 Terra FrontierSWE : สูงถึง 78.1 เพิ่มจาก 67.5 SWE-Marathon : เพิ่มขึ้นสองเท่าจาก 19.4 เป็น 42.5
เหตุใดโอเพนเวทจึงถูกเลื่อนออกไป
ข้อควรระวังที่สำคัญ
คะแนนเบนช์มาร์กทั้งหมดของ GLM-5.3 เป็น ข้อมูลที่รายงานโดยบริษัท และยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ
ข้อได้เปรียบเหนือ Mythos 5 และ GPT-5.6 Sol บน CyberGym นั้นแคบมาก — น้อยกว่าหนึ่งเปอร์เซ็นต์ บน ExploitBench GLM-5.3 ตามหลังคู่แข่งสหรัฐฯ ในช่วงกว้าง (54.4% เทียบกับ 78% ของ Mythos 5 และ 76.5% ของ GPT-5.6 Sol)
สำหรับบริบท ตัวรวบรวมเบนช์มาร์กความปลอดภัยไซเบอร์ในวงกว้าง
x.com
Preparing GLM-5.3 for Open Release: A Responsible Path to Cyber ...
axios.comChina's latest open-weight model rivals U.S. models at hacking
daily.devGLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities | daily.dev
techtimes.comGLM-5.3: Post-Training Produced Exploit Chains Z.ai ... - Tech Times
nationpress.comZhipu GLM-5.3 beats Anthropic Mythos 5 on CyberGym benchmark