Sulseltimes.com, Makassar, Sabtu, 15/08/2026 — Z.ai resmi meluncurkan GLM-5.3, model AI terbaru yang kemampuan sibernya berkembang lebih cepat dari perkiraan perusahaan.
- Z.ai luncurkan GLM-5.3
- Skor ExploitBench naik dari 24,4 menjadi 54,4
- Rilis awal terbatas lewat GLM Coding Plan dan ZCode
- Diumumkan Sabtu, 15/08/2026
- API dan open weights menunggu evaluasi keamanan
Perusahaan kecerdasan buatan asal China itu memperkenalkan GLM-5.3 sebagai penerus GLM-5.2. Model ini membawa peningkatan di bidang pemrograman dan keamanan siber.
Z.ai awalnya melatih GLM-5.3 agar lebih mahir menemukan kerentanan perangkat lunak. Namun, saat post-training diperbesar, model itu mulai mampu menyusun rangkaian eksploitasi yang lebih lengkap.
“Seiring kami meningkatkan skala post-training, kemampuan siber berkembang lebih cepat dari yang kami perkirakan,” kata Z.ai dalam pengumuman teknis di blog resminya, Sabtu (15/08/2026).
Kemampuan Siber Melonjak dalam Pengujian
Peningkatan itu terlihat dari sejumlah pengujian internal Z.ai. Di CyberGym, GLM-5.3 mencatat skor 84,5 persen. Angka ini naik dari 77,2 persen milik GLM-5.2 dan sedikit lebih tinggi dari GPT-5.6 Sol dengan 83,6 persen serta Mythos 5 dengan 83,8 persen.
Di ExploitBench, skor GLM-5.3 mencapai 54,4 persen. Hasil itu lebih dari dua kali lipat GLM-5.2 yang berada di 24,4 persen, meski masih di bawah GPT-5.6 Sol dengan 76,5 persen dan Mythos 5 dengan 78 persen.
Di ExploitGym, GLM-5.3 menyelesaikan 105 tugas dalam dua jam dan 130 tugas dalam enam jam. GLM-5.2 hanya menyelesaikan 29 dan 39 tugas pada periode yang sama. Fable 5 mencatat 181 dan 247 tugas, sedangkan GPT-5.6 Sol mencapai 216 dan 293 tugas.
Rilis Terbatas untuk Evaluasi Keamanan
Karena kemampuan siber yang melaju cepat, Z.ai memilih pendekatan hati-hati. GLM-5.3 untuk tahap awal hanya tersedia melalui GLM Coding Plan dan lingkungan pemrograman ZCode.
Akses API dan open weights belum dibuka. Z.ai menyebut keduanya akan dirilis setelah evaluasi dan penguatan keamanan selesai. Bobot GLM-5.3 direncanakan tersedia sekitar dua minggu setelah peluncuran.
Temuan di Proyek Nyata
Z.ai juga menguji model ini bersama sejumlah tim keamanan di China pada proyek nyata. Hasilnya, GLM-5.3 menemukan 2.436 kerentanan di 269 proyek setelah melalui peninjauan ahli, penyaringan, dan penghapusan duplikat.
Sebanyak 1.097 temuan dikategorikan sebagai kerentanan dengan tingkat keparahan kritis atau tinggi. Sebanyak 53 kerentanan telah diungkap ke publik, sementara 2.383 temuan masih dalam masa embargo saat GLM-5.3 diluncurkan.
Developer Advocate Z.ai, Lou, melalui unggahan di platform X, menyebut kemampuan model ini telah digunakan untuk menemukan potensi celah keamanan serius pada Cursor, aplikasi coding berbasis AI. Belum ada konfirmasi dari pihak Cursor mengenai temuan itu.
Kemampuan ini menunjukkan dua sisi perkembangan AI. Di satu sisi, model AI yang mampu mengerjakan tugas kompleks bisa membantu pengembang menemukan dan memperbaiki celah perangkat lunak dengan lebih cepat. Di sisi lain, kemampuan serupa berpotensi memperkuat tugas keamanan siber yang bersifat ofensif.
Peningkatan Coding tanpa Model Dasar Baru
Selain keamanan siber, Z.ai meningkatkan kemampuan coding GLM-5.3 secara signifikan. Peningkatan itu tidak diperoleh dengan membuat model dasar baru.
GLM-5.3 masih menggunakan base model yang sama dengan GLM-5.2, yaitu 743 miliar parameter. Z.ai menyebut peningkatan sepenuhnya berasal dari memperbesar post-training dengan menambah lingkungan pelatihan, variasi tugas, dan komputasi untuk reinforcement learning.
“Scaling post-training adalah satu-satunya hal yang kami lakukan untuk GLM-5.3,” kata Z.ai, Sabtu (15/08/2026).
Dalam Terminal-Bench 3.0, skor GLM-5.3 melonjak dari 4,6 menjadi 28,3. Di DeepSWE v1.1, skor naik dari 46,2 menjadi 66,9, sedangkan di AutomationBench naik dari 26,2 menjadi 48,2.
GLM-5.3 belum memimpin semua pengujian. GPT-5.6 Sol mencatat 34,6 dan Claude Fable 5 mencatat 33,7 di Terminal-Bench 3.0. Di DeepSWE v1.1, GPT-5.6 Sol mencatat 72,7 dan Claude Fable 5 berada di 69,7.
Dengan rilis yang masih terbatas, Z.ai menjadikan evaluasi keamanan sebagai prioritas sebelum GLM-5.3 dibuka lebih luas. Detail skor pengujian tersedia di blog resmi Z.ai.
