GLM-5.3 ทำเอ็กซ์พลอยต์ได้ใกล้ Claude Mythos ในหนึ่งการทดสอบ แต่ระบบป้องกันถูกเลี่ยงได้ง่าย

ผลประเมินของ Anthropic ในเดือนกันยายน 2026 พบว่า GLM-5.3 ของ Z.ai สร้างเอ็กซ์พลอยต์แบบครบขั้นตอนที่ใช้งานได้ ใกล้เคียงกับ Claude Mythos Preview ในการทดสอบหนึ่งรายการ อย่างไรก็ตาม รายงานเดียวกันระบุว่าวิธีพื้นฐานสามารถเลี่ยงมาตรการป้องกันของ GLM-5.3 ได้บ่อยในการจำลอง ผลเหล่านี้จึงชวนให้ตั้งคำถามว่าโมเดลที่มีความสามารถด้านไซเบอร์สูงควรเปิดให้ใช้งานกว้างขวางเพียงใด แต่เป็นผลจากการทดสอบแบบควบคุม ไม่ใช่หลักฐานว่ามีการโจมตีเป้าหมายจริงสำเร็จ 12

ผลทดสอบหนึ่งรายการที่คะแนนใกล้กัน

ใน ExploitBench ของ Anthropic GLM-5.3 สร้างเอ็กซ์พลอยต์ที่ใช้งานได้ 50 ครั้งจากความพยายามทั้งหมด 410 ครั้ง ส่วน Claude Mythos Preview ทำได้ 56 ครั้ง หรือประมาณ 12% เทียบกับ 14% ในการทดสอบนี้ เกณฑ์ดังกล่าววัดความสามารถในการพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ต่อช่องโหว่ที่รู้จักแล้ว ภายใต้สภาพแวดล้อมควบคุม คะแนนที่ใกล้กันจึงไม่ได้แปลว่าโมเดลทั้งสองมีความสามารถเท่ากันในงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ทุกประเภท 512

Anthropic มองว่าความสามารถในการสร้างเอ็กซ์พลอยต์ตั้งแต่ต้นจนจบของ GLM-5.3 พัฒนาขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับโมเดลรุ่นก่อน รายงานยังเปรียบเทียบโมเดลทั้งสองในการทดสอบอีกชุดหนึ่งที่วัดการยึดการควบคุมลำดับการทำงานของโปรแกรม โดย GLM-5.3 ทำได้ 4% เทียบกับ Mythos Preview ที่ 6% ผลเหล่านี้ชี้ถึงความสามารถสูงในงานทดสอบบางแบบ ไม่ใช่ความเท่าเทียมในทุกด้าน 3712

ภาพรวมจาก NIST กว้างกว่าและได้ข้อสรุปที่มีเงื่อนไข

ศูนย์มาตรฐานและนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ของ NIST หรือ CAISI ระบุว่า GLM-5.3 เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนักที่มีความสามารถด้านไซเบอร์สูงที่สุดเท่าที่ศูนย์ประเมินมา แต่เมื่อดูผลรวมจากเกณฑ์ทดสอบด้านไซเบอร์หลายรายการ โมเดลนี้ยังตามหลังโมเดลแนวหน้าของสหรัฐฯ ในปัจจุบันอยู่ราวสี่เดือน 17

ข้อสรุปนี้ไม่ได้ขัดกับผลที่ GLM-5.3 ทำคะแนนไล่เลี่ยง Mythos Preview ในการทดสอบของ Anthropic โดยตรง เพราะ NIST ประเมินจากชุดทดสอบที่กว้างกว่า ส่วนตัวเลขที่ถูกพูดถึงมากของ Anthropic มาจากการทดสอบเฉพาะรายการหนึ่งและเทียบกับ Mythos Preview การใช้เกณฑ์และกลุ่มเปรียบเทียบต่างกันจึงให้ข้อสรุปที่ต่างกันได้ โดยไม่จำเป็นต้องขัดแย้งกัน 1217

เลี่ยงระบบป้องกันได้ในการทดสอบจำลอง

Anthropic รายงานว่าวิธีง่าย ๆ สามารถเลี่ยงมาตรการป้องกันของ GLM-5.3 ได้ในสัดส่วน 64%–100% ของการทดสอบจำลองที่นำมาประเมิน ตัวเลขนี้สะท้อนผลจากคำสั่งและวิธีที่ใช้ในการทดสอบ ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่ผู้โจมตีจะทำภารกิจจริงสำเร็จ 12

รายงานยังชี้ถึงประเด็นเฉพาะของโมเดลแบบเปิดน้ำหนักด้วย ผู้ที่เข้าถึงน้ำหนักของโมเดลอาจปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการปฏิเสธคำขอได้ ไม่ใช่แค่พยายามหลอกระบบผ่านคำสั่งเท่านั้น แหล่งข่าวหนึ่งที่สรุปการทดลองของ Anthropic ประเมินว่าทีมที่มีประสบการณ์อาจลบมาตรการป้องกันได้ด้วยค่าใช้จ่ายราว 1,200 ดอลลาร์ ขณะที่ยังระบุค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลประมาณ 4,400 ดอลลาร์ ตัวเลขทั้งสองเป็นค่าประมาณจากการอธิบายความพยายามคนละแบบ ไม่ใช่ราคาตายตัวหรือการประเมินว่าผู้โจมตีจริงจะทำได้บ่อยเพียงใด 1225

ตัวอย่างการสร้างเอ็กซ์พลอยต์ที่รายงานไว้

ในการทดลองหนึ่ง นักวิจัยใช้ GLM-5.3-Flash ซึ่งเป็นรุ่นขนาดเล็กกว่า เพื่อสร้างห่วงโซ่เอ็กซ์พลอยต์จากช่องโหว่ที่เปิดเผยแล้วสองรายการ รายงานระบุว่าใช้เวลาที่มนุษย์ต้องคอยดูแลประมาณ 20 นาที โมเดลทำงานรวมราว 8 ชั่วโมง และมีค่าใช้ API 20.40 ดอลลาร์ หนึ่งในช่องโหว่เกี่ยวข้องกับ Chrome โดยนักวิจัยป้อนข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับช่องโหว่ที่ทราบแล้วให้โมเดล 6

การทดลองนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลช่วยพัฒนาห่วงโซ่เอ็กซ์พลอยต์ต่อช่องโหว่ที่เปิดเผยแล้วในสภาพการทดสอบได้ แต่ไม่ได้แสดงว่ามีการเจาะระบบของเหยื่อที่ใช้งานจริง ความสามารถในการสร้างเอ็กซ์พลอยต์ภายใต้เงื่อนไขทดสอบเป็นสัญญาณเตือนเรื่องความเสี่ยงจากการนำไปใช้ผิดทาง ทว่าไม่ใช่หลักฐานเดียวกับการโจมตีที่เกิดขึ้นจริง 56

ประเด็นถกเถียงเรื่องโมเดลแบบเปิด

Anthropic กังวลว่าความสามารถในการสร้างเอ็กซ์พลอยต์ที่เข้าถึงได้อย่างกว้างขวางอาจถูกใช้ได้ทั้งโดยผู้โจมตีและผู้ป้องกัน บริษัทก็สนับสนุนให้ผู้ป้องกันเข้าถึงโมเดลขั้นสูง เพื่อช่วยค้นหาและแก้ไขช่องโหว่เช่นกัน 112

การเปิดน้ำหนักทำให้เกิดข้อแลกเปลี่ยนที่ซับซ้อน: นักวิจัยอิสระและทีมป้องกันสามารถนำโมเดลไปใช้ได้ ขณะเดียวกัน ผู้ใช้ก็มีอิสระมากขึ้นในการรันหรือปรับเปลี่ยนโมเดลนอกเหนือการควบคุมของผู้พัฒนา ผลทดสอบด้านความสามารถและมาตรการป้องกันเป็นข้อมูลสำคัญต่อการถกเถียงนี้ แต่ยังไม่เพียงพอที่จะสรุปด้วยตัวเองว่าการจำกัดการเข้าถึงจะทำให้ความปลอดภัยไซเบอร์โดยรวมดีขึ้นหรือไม่ 412

ข้อสรุปที่ชัดที่สุดยังอยู่ในขอบเขตจำกัด: ในการประเมินของ Anthropic GLM-5.3 ทำคะแนนใกล้ Mythos Preview ในการทดสอบเอ็กซ์พลอยต์หนึ่งรายการ และมาตรการป้องกันของมันถูกเลี่ยงได้ด้วยวิธีที่นำมาทดลอง ส่วนการประเมินภาพรวมของ NIST ยังจัดให้ GLM-5.3 ตามหลังโมเดลแนวหน้าของสหรัฐฯ ในปัจจุบัน และตัวอย่างที่รายงานเป็นการทดสอบ ไม่ใช่การโจมตีเป้าหมายจริง 1217