DeepPrinciple 開源科研模型 Hydrogen-1.0：7530 億引數，寫模擬程式碼還能自己修
DeepPrinciple 開源 7530 億引數科研模型 Hydrogen-1.0。它基於 GLM-5.3 後訓練，能分析核磁共振譜圖、編寫分子模擬程式碼並自主修復錯誤，還能將實驗方案編譯為機器人指令。在部分科學推理任務中其表現優於 GPT-6-Astra，權重已在 Hugging Face 開放。
GLM-5.3
Anthropic 預警 GLM-5.3：具備端到端駭客能力，安全防護極易被破
Anthropic 釋出對智譜 GLM-5.3 的評測報告，稱其具備自主端到端構建網路攻擊利用程式碼的能力，水平接近 Claude Mythos Preview。但作為開源權重模型，其安全防護存在嚴重漏洞，僅花約 4400 美元計算成本便可大幅消除拒答限制，極易被惡意攻擊者濫用。
ZAI 開源完整版 GLM-5.3：7530 億引數，全靠後訓練衝上第一梯隊
ZAI 正式開源完整版 GLM-5.3 模型權重。該模型擁有 7530 億引數，與 GLM-5.2 共享基座，所有效能提升均來自後訓練，主打複雜程式碼與長程任務。最值得關注的是，其效能已逼近頂尖商業模型，社群也已上線可在本地多卡執行的量化版本。
Z.ai 上線 GLM-5.3 API：主打程式設計與網路安全，加量不加價
Z.ai 正式上線 GLM-5.3 API。該模型專為程式設計、防禦性網路安全及長程智慧體任務設計，定價與上一代 GLM-5.2 保持一致。最值得關注的是，現有開發者可以零成本平替升級，並通過官方 API 和合作模型閘道器直接接入。
Z.ai 釋出 GLM-5.3：程式碼能力拉高 50%，還意外點滿漏洞挖掘技能
Z.ai 釋出面向程式設計的 AI 模型 GLM-5.3。通過在 GLM-5.2 同款基座上進行後訓練擴充套件，其內部測試成績提升 50%，登頂多項開源基準。令人意外的是其網路攻防能力激增，在 269 個真實專案中揪出 2436 個漏洞。模型權重將在兩週內完成安全評估後釋出。