I pesi di GLM-5.3 sono già disponibili?

No. Al momento dell'annuncio il modello è raggiungibile solo tramite i servizi di Z.ai; l'azienda dichiara che pubblicherà i pesi circa due settimane dopo il lancio, a valutazione di sicurezza e irrobustimento conclusi.

Questi punteggi sono stati verificati da qualcuno?

No. Tutti i risultati citati sono pubblicati da Z.ai, che ha realizzato il modello, e alla data di questo articolo non risultano verifiche indipendenti. Una delle prove citate, Z.ai Code Bench, è per esplicita ammissione un test interno dell'azienda.

Che cosa cambia rispetto a GLM-5.2?

Secondo l'azienda il modello di base è lo stesso, da 743 miliardi di parametri: i miglioramenti dichiarati derivano dalla fase successiva all'addestramento, con un numero maggiore di ambienti di esercizio e sessioni di allenamento più lunghe.

Modelli linguistici

Z.ai presenta GLM-5.3 e rinvia di due settimane l'apertura dei pesi: prima la verifica di sicurezza

Z.ai ha annunciato il 14 agosto 2026 GLM-5.3, ottenuto senza riaddestrare il modello di base ma solo intervenendo dopo l'addestramento. L'azienda dichiara punteggi in forte crescita sia sulla scrittura di codice sia sulla scoperta e sullo sfruttamento di vulnerabilità informatiche, e per questo rinvia di circa due settimane la pubblicazione dei pesi. Nessun punteggio è stato verificato in modo indipendente.

Redazione La Notizia Giusta · come è stato prodotto Pubblicato 16 agosto 2026, 09:45

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Il testo è tutto in pagina: cambiando livello si apre, non si ricarica.

Illustrazione editoriale astratta: uno scudo geometrico aperto a metà, con una serie di linee rosse che ne attraversano la parte scoperta e una griglia di piccoli quadrati chiusi sulla parte ancora coperta, in nero inchiostro, avorio, rosso cremisi e blu ardesia. — Illustrazione generata con intelligenza artificiale: rappresentazione concettuale e astratta del rinvio dell'apertura dei pesi, non una fotografia reale del fatto.

Stato della verifica

Livello: B — riportato e attribuito
Fonti consultate: 4
Radici indipendenti: 1
Fonte primaria: dichiarata ma non leggibile — il blog di Z.ai non ha restituito contenuto in fase di verifica
Fatti confermati: 0
Dati riportati: 16
Non confermato: 1
Ultimo controllo: 16 agosto 2026, 09:45

Tutti i numeri di questo articolo sono dichiarati da Z.ai e ripresi da quattro testate. La fonte primaria — l'annuncio sul sito dell'azienda — esiste ed è citata da tutte, ma alla riverifica la pagina non ha restituito contenuto leggibile: non abbiamo potuto controllarla direttamente, e per questo il livello resta B nonostante il numero di riprese. Le quattro testate riprendono lo stesso annuncio e valgono quindi una sola radice. Nessuno ha verificato in modo indipendente i punteggi. Resta un punto non risolto: le fonti non concordano su a quale azienda appartenga il modello chiamato «Mythos 5» in alcune tabelle di confronto — lo segnaliamo nel testo invece di attribuirlo.

In breve

Z.ai, laboratorio cinese di intelligenza artificiale, ha annunciato il 14 agosto 2026 GLM-5.3, un modello ottenuto senza riaddestrare il modello di base ma intervenendo soltanto nella fase successiva all'addestramento. L'azienda dichiara punteggi in forte crescita sulla scrittura di codice e, soprattutto, sulla capacità di trovare e sfruttare vulnerabilità informatiche, e ha per questo rinviato di circa due settimane la pubblicazione dei pesi del modello, per completare le verifiche di sicurezza.

GLM-5.3 riusa il modello di base di GLM-5.2, da 743 miliardi di parametri: tutti i miglioramenti dichiarati vengono dal lavoro successivo all'addestramento.
Sul test di sicurezza CyberGym Z.ai dichiara 84,5%, contro il 77,2% della versione precedente; su ExploitBench passa dal 24,4% al 54,4%.
Sui test di scrittura di codice l'azienda dichiara Terminal-Bench 3.0 da 4,6 a 28,3 e DeepSWE v1.1 da 46,2 a 66,9.
L'azienda dichiara che i propri modelli hanno individuato 2.436 vulnerabilità in 269 progetti open source dopo GLM-5.2, di cui 1.097 classificate critiche o di gravità alta.
I pesi non sono stati pubblicati insieme al modello: l'uscita è attesa circa due settimane dopo il lancio, a valutazione di sicurezza conclusa.
Nessun soggetto indipendente ha verificato questi punteggi.

Z.ai ha presentato il 14 agosto 2026 GLM-5.3, l'aggiornamento del proprio modello linguistico orientato alla scrittura di codice e ai compiti che richiedono molti passaggi in autonomia. La novità di metodo, dichiarata dall'azienda, è che il modello di base non è stato riaddestrato: GLM-5.3 riusa quello di GLM-5.2, da 743 miliardi di parametri, e tutti i miglioramenti derivano dalla fase successiva all'addestramento, con più ambienti di esercizio, più tipi di ambiente e sessioni più lunghe.

Chiarimento

Il post-addestramento è la fase in cui un modello già formato viene affinato su compiti specifici, mettendolo a esercitarsi in ambienti controllati e correggendo il tiro sui suoi risultati. Riaddestrare da zero un modello da centinaia di miliardi di parametri costa moltissimo in tempo e in energia; intervenire solo dopo costa una frazione. Il fatto che i salti di punteggio dichiarati siano stati ottenuti senza toccare il modello di base è, se confermato da terzi, un'informazione sull'economia di questo settore prima ancora che sul singolo prodotto.

I punteggi sulla scrittura di codice

Punteggi dichiarati da Z.aiSui test di riferimento per la scrittura di codice l'azienda dichiara un passaggio da 4,6 a 28,3 su Terminal-Bench 3.0, da 46,2 a 66,9 su DeepSWE v1.1 e da 23,8 a 28,5 sulla versione a riga di comando di Agents' Last Exam. Su GDPval-AA v2 riporta un punteggio di 1.769 attraverso 44 professioni. Su un proprio test interno, chiamato Z.ai Code Bench, dichiara un miglioramento del 50% rispetto alla versione precedente.

Punteggi dichiarati da Z.aiSempre secondo l'azienda, su quel test interno GLM-5.3 raggiunge il 31,4% consumando circa 50.000 token in uscita per compito, mentre Claude Opus 4.8 di Anthropic si ferma al 29,5% consumandone circa 120.000. Su prove più difficili resta invece dietro a Claude Fable 5, dato al 39,5%, e a GPT-5.6 Sol di OpenAI.

Chiarimento

Un test interno costruito da chi produce il modello non è confrontabile con un test pubblico: chi lo scrive sceglie i problemi, il metodo di punteggio e quando smettere di misurare. Non significa che il dato sia falso, significa che non è verificabile da fuori. Il confronto a parità di token consumati, invece, è un'informazione utile in sé: due modelli che raggiungono punteggi simili spendendo quantità molto diverse di testo generato costano in modo molto diverso a chi li usa via API.

La parte che ha fatto rinviare l'uscita

Punteggi dichiarati da Z.aiSui test di sicurezza informatica i salti dichiarati sono più ampi. Su CyberGym, che misura la capacità di individuare vulnerabilità, Z.ai riporta 84,5% contro il 77,2% di GLM-5.2. Su ExploitBench, che misura invece la capacità di sfruttarle, il passaggio dichiarato è dal 24,4% al 54,4%. Su ExploitGym, dove i compiti sono a tempo, l'azienda dichiara 105 compiti risolti in due ore e 130 in sei ore, contro i 29 e i 39 della versione precedente.

Punteggi di sicurezza informatica dichiarati da Z.ai
Prova	GLM-5.2	GLM-5.3
CyberGym (individuazione)	77,2%	84,5%
ExploitBench (sfruttamento)	24,4%	54,4%
ExploitGym, 2 ore	29 compiti	105 compiti
ExploitGym, 6 ore	39 compiti	130 compiti

Attenzione

Nelle tabelle di confronto pubblicate dalle riprese compare, accanto a GPT-5.6 Sol di OpenAI dato all'83,6% su CyberGym, un modello chiamato «Mythos 5» dato all'83,8%. Le fonti che abbiamo letto non concordano su a chi appartenga: una lo attribuisce ad Anthropic, un'altra attribuisce ad Anthropic un modello chiamato «Fable 5», una terza li elenca come voci distinte. Riportiamo il punteggio senza attribuire il modello a nessuna azienda, perché farlo significherebbe scegliere una fonte contro l'altra senza avere elementi.

Perché due settimane di ritardo

Riportato da AxiosZ.ai ha rinviato di circa due settimane la pubblicazione dei pesi del modello per completare le verifiche di sicurezza e irrobustire i controlli. In una frase ripresa da Axios l'azienda scrive che «un mondo aperto non può avere solo superfici di attacco aperte: deve avere anche uno scudo aperto». Contestualmente ha aperto un programma che permette ai manutentori di progetti open source di far analizzare i propri archivi di codice dal modello, e pubblica le segnalazioni su un proprio registro di divulgazione.

Chiarimento

I pesi di un modello sono i numeri che ne costituiscono la memoria addestrata: pubblicarli significa consentire a chiunque di scaricare il modello e farlo girare su macchine proprie, senza passare dai server dell'azienda. È questo che rende un modello «aperto» — e che rende irreversibile la scelta: una volta che i pesi sono in circolazione, nessun controllo applicato al servizio online può più impedire un uso diverso da quello previsto. Un modello che raggiunge punteggi alti sullo sfruttamento di vulnerabilità è per definizione utile sia a chi difende sia a chi attacca, e le due cose non si possono separare nei pesi.

Dichiarato da Z.aiL'azienda dichiara che i propri modelli hanno individuato 2.436 vulnerabilità in 269 progetti open source a partire da GLM-5.2, di cui 1.097 classificate come critiche o di gravità alta, comprese falle nel kernel di Linux, in prodotti VMware e in progetti Apache. Sono numeri dell'azienda: non abbiamo verificato i singoli casi.

Sul piano dell'accesso, GLM-5.3 è disponibile tramite l'API di Z.ai, il piano di abbonamento per la scrittura di codice e lo strumento ZCode. L'elaborazione prevede tre livelli di sforzo di ragionamento — basso, alto e massimo — e il ragionamento non può essere disattivato.

Perché è importante

È un caso raro e verificabile nel tempo: un'azienda che dichiara di aver costruito una capacità offensiva e rinvia di conseguenza la propria apertura, invece di pubblicare e basta. Fra due settimane si vedrà se ha mantenuto la parola.
Se i punteggi reggessero a una verifica indipendente, il salto sarebbe stato ottenuto senza riaddestrare il modello di base: cambierebbe la stima di quanto costa arrivare a queste capacità.
Nessuno di questi numeri è stato controllato da terzi. Vengono tutti dall'azienda che vende il modello.

Domande dirette

I pesi di GLM-5.3 sono già disponibili?: No. Al momento dell'annuncio il modello è raggiungibile solo tramite i servizi di Z.ai; l'azienda dichiara che pubblicherà i pesi circa due settimane dopo il lancio, a valutazione di sicurezza e irrobustimento conclusi.
Questi punteggi sono stati verificati da qualcuno?: No. Tutti i risultati citati sono pubblicati da Z.ai, che ha realizzato il modello, e alla data di questo articolo non risultano verifiche indipendenti. Una delle prove citate, Z.ai Code Bench, è per esplicita ammissione un test interno dell'azienda.
Che cosa cambia rispetto a GLM-5.2?: Secondo l'azienda il modello di base è lo stesso, da 743 miliardi di parametri: i miglioramenti dichiarati derivano dalla fase successiva all'addestramento, con un numero maggiore di ambienti di esercizio e sessioni di allenamento più lunghe.

Fonti consultate

Le fonti indipendenti sono contate per radice: più testate che riprendono lo stesso comunicato valgono una fonte, non quattro.

Come è stato prodotto questo articolo

Un agente di ricerca ha raccolto le fonti elencate sopra leggendole per intero, un agente redattore ha scritto il testo a partire dai soli fatti così raccolti, un agente supervisore indipendente ha riletto le fonti primarie senza vedere il lavoro del redattore, e una serie di controlli automatici deterministici ha verificato le soglie di verifica, la coerenza dei dati e il vincolo per cui il livello approfondito può soltanto spiegare, mai aggiungere fatti. La pubblicazione è avvenuta sotto responsabilità editoriale umana.