AI BriefingGLM-5.3 오픈 웨이트 공개
GLM-5.3, 오픈 웨이트로 공개
핵심 내용
Z.ai가 GLM-5.2 대비 코딩 성능 50% 향상과 사이버 보안 능력 강화가 특징인 GLM-5.3 오픈 웨이트 모델을 공개했다.
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Z.ai가 GLM-5.2와 동일한 기반 모델을 사용하되, 포스트 트레이닝(Post-training)을 통해 성능을 극대화한 GLM-5.3 오픈 웨이트 모델을 공개했다.
코딩 및 에이전트 성능 향상
GLM-5.3은 복잡한 코딩과 장기적인 작업(long-horizon tasks)에서 GLM-5.2 대비 50% 이상의 성능 개선을 달성했다. 내부 벤치마크인 Z.ai Code Bench에서 오픈 웨이트 모델 중 최고 성능을 기록했으며, Terminal Bench 3.0과 Agents' Last Exam 등 공개 벤치마크에서도 오픈소스 SOTA(State-of-the-Art)를 달성했다.
사이버 보안 능력의 급격한 발전
포스트 트레이닝 규모 확대와 함께 예상보다 빠르게 사이버 보안 능력이 발전했다. 취약점 발견 벤치마크인 CyberGym에서 최신 기술 수준을 기록했으며, 특히 취약점 악용(exploitation) 단계에서 GLM-5.2 대비 성능이 2배 이상 향상되는 등 공격 체인 상단에서 두드러진 강점을 보인다.
배포 및 사용 가이드
GLM-5.3은 SGLang, vLLM, Transformers, Unsloth 등 주요 추론 프레임워크를 지원하며, Ascend NPU 플랫폼에서도 배포가 가능하다. 추론 시 reasoning_effort 파라미터로 thinking budget을 조절할 수 있으며, 기본값은 max이다. 채팅 시나리오에서는 clear_thinking=true를 명시적으로 전달해야 한다.
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