家智譜よりGLM-5.3をリリース：パラメータ数は7400億のまま変わらず、ポストトレーニングのプログラミング能力アプローチによりパフォーマンスを50%向上
智譜は8月14日、GLM-5.3を正式にリリースした。このモデルは前作のGLM-5.2と同じ740億パラメータを維持しつつ、噂されていた1兆パラメータへのアップグレードは見送り、その大型化はGLM-5.5に持ち越される可能性がある。高度な後処理学習技術により、智譜はGLM-5.3の性能を前世代比50%向上させ、主要なベンチマークテストにおいて現在公開されているオープンソースモデルの中でトップクラスの成績を収めている。そのコーディングおよびエージェント機能はClaude Opus 4.8に匹敵し、他の国内モデルを上回るプログラミング効率を実現している。
主要なベンチマーク結果は、モデルの強化された能力を示している。実際のターミナル環境での複雑なタスク完了を評価するTerminal-Bench 3.0では、スコアが4.6から28.3へと大幅に上昇した。長期的なソフトウェアエンジニアリングと継続的なコード修正に焦点を当てたDeepSWE v1.1では、パフォーマンスが46.2から66.9へと改善した。多様な専門シナリオをカバーし、クロスツール連携や長期タスクを重視するAgents’ Last Examでは、スコアが23.8から28.5へと増加した。さらに、44の専門分野を網羅し、高価値な知識労働を評価するGDPval-AA v2では1,769点を達成し、プログラミングスキルに基づく強力な専門タスク実行能力を示した。全体的に、このモデルは複雑なソフトウェアエンジニアリング、ターミナル操作、およびより広範な現実世界のエージェントタスクにおいて顕著な進歩を示している。
最も説得力のある証拠は、智譜独自のZ.ai Code Benchから得られる。これは、モデルを実際のローカル開発環境に配置し、さまざまな推論モードの下でエンドツーエンドのタスクを実行する評価スイートであり、コーディングエージェントの使用体験に密接に類似している。結果によると、GLM-5.3は有効性とトークン効率の最適なバランスを実現している。Highモードでは31.4%の精度を達成し、Claude Opus 4.8のMaximumモードの29.5%を上回った。また、タスクあたりの平均トークン使用量は約5万で、Opus 4.8の12万と比較して大幅に少ない。これは、GLM-5.3が同等のタスクを著しく短い実行パスで完了できることを示している。
製品の入手可能性について、GLM-5.3は現在、智譜の公式コーディングツール「ZCode」および生産性ツール「AutoClaw」で利用可能であり、すべてのGLMコーディングプランユーザーおよびサブスクライバーに公開されている。TraeWork、TraeCode、Kousi、WorkBuddy、CodeBuddy、Qoder、QwenWork、CatPaw、JoyCode、OpenCodeなどのサードパーティ製コーディングプラットフォームでも早期アクセスが提供されている。APIは近日中に公開され、必要なセキュリティ強化を経て、2週間以内にモデルの全重みがオープンソースとして公開される予定だ。智譜の戦略は、モデルの潜在的な攻撃能力を制限しつつ、その防御的価値を保持することに焦点を当てている。本日の13時、すべてのGLMコーディングプランユーザーのクォータがリセットされ、バックエンドでの使用統計は、すべてのユーザーに対して制限が回復した状態を反映している。
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