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first_img Anthropic:智谱 GLM-5.3 はエンドツーエンドのネットワーク利用能力を備えています

2026年9月29日、Anthropic Frontier Red Teamは研究論文を発表し、著者はAndrew Fasano、Marius Fleischer、Cole McFaul、Robert Xiao、Tripp Gallagherです。論文によると、約5ヶ月前にAnthropicはProject Glasswingを通じてClaude Mythos Previewを限定的に公開し、その自律的なエンドツーエンドのネットワーク利用構築能力があるとされています。信頼された防御側はこれに基づき、重要なソフトウェア内で1万以上の脆弱性を発見しましたが、同等の能力は他のモデルにも広がっています。論文では、智谱AI(海外ではZ.aiとして知られる)が開発したGLM-5.3はClaude Mythos Previewに似ており、強力な自律的エンドツーエンド利用開発能力を持っていますが、オープンウェイトで公開されており、有意義な悪用制限が欠けています。シミュレーションテストでは、簡単な手段でGLM-5.3の防護を回避する成功率は約64%から100%であり、同様の手段では防護されたClaudeモデルが有害なタスクを実行することはできませんでした;これらの能力は防御側によってシステムの強化にも利用される可能性があります。2026年9月17日、アメリカ国立標準技術研究所の人工知能標準と革新センターは、GLM-5.3がこれまでで最も強力なオープンウェイトモデルであると評価し、そのネットワーク基準合計ではアメリカの最前線に約4ヶ月遅れていると述べています。Anthropicは能力の結論が大体一致しているとしています。

first_img 智谱はGLM-5.3 Flashを発表しました。10万枚の国産チップが推論サービスを提供し、DeepSeek V4 Flashに対抗しています。

智谱は軽量級フラッグシップモデル GLM-5.3 Flash を発表しました。これは DeepSeek V4 Flash に対抗することを目的としており、10 万枚以上の国産チップクラスターを利用して推論サービスを提供します。このモデルのパラメータ規模は約 300B で、GLM-5.3 の約 40% に相当し、DeepSeek V4 Flash とほぼ同等です。MoE アーキテクチャを採用しており、実際に活性化されるパラメータは約 18B で、ネイティブなマルチモーダル能力を備え、画像と動画の入力をサポートしています。また、智谱がコーディング戦略に焦点を当てた後、初めてマルチモーダル能力を持つ新しいモデルです。総合評価スコアは前世代フラッグシップ GLM-5.2 を上回り、Claude Opus 4.8 と同等で、DeepSeek V4 Pro 正式版の関連スコアを上回っています。価格は、入力 1 百万トークンあたり 0.8 元、出力 2.8 元、キャッシュヒット 0.23 元で、GLM-5.3 の約十分の一となっており、オンライン開始前の2週間は半額の特典が提供されます。このモデルは、国産の計算能力に完全に適応しており、オンラインのトラフィックは国産チップによって処理されます。智谱は、クラスターのハードウェア効率と単位トークンコストが主流のNVIDIA GPUと同等のレベルに達していると述べています。このモデルは以前、コードネーム Ox Alpha として海外プラットフォームで匿名テストされていました。

智谱が「牛来」モデル GLM-5.3-Flashをオンラインで公開し、オープンソース化しました。

智谱公式は GLM-5.3-Flash のオンラインおよびオープンソース化を発表しました。これは GLM-5 シリーズの最初のネイティブマルチモーダルモデルです。報告によると、GLM-5.3-Flash の全体的な性能は GLM-5.2 を上回り、プログラミングとエージェントの評価は Claude Opus 4.8 に近づいていますが、価格は GLM-5.2 の十分の一です。また、新しい基盤モデルに切り替え、GLM メインシリーズで初めてスパースアテンションと線形アテンションの混合アーキテクチャを導入し、30T トークンのマルチモーダルデータで事前トレーニングを行いました。智谱は、広範で専門的なフィードバックを収集するために、正式なリリース前に匿名モデル Ox-Alpha(中国のコミュニティでは牛来と呼ばれています)を OpenCode と OpenRouter で大規模テストを実施しました。Ox-Alpha は瞬く間にその週で最も人気のあるモデルとなり、両プラットフォームでの呼び出し量の新記録を樹立しましたが、これらのリクエストトラフィックはすべて国産チップによって提供された計算力によるものです。以前、コミュニティは Ox Alpha の DeepSWE 小サンプルテストで一時的に 80% の結果を出しましたが、それは 10 問だけでした。サンプルを拡大した後、成績は約 63% に戻り、テスターも最初の発言を自主的に訂正しました。この成績は依然として第一梯隊に属していますが、最初の 80% ほど誇張されたものではありません。重みがオープンソース化された後、開発者は vLLM、SGLang、KTransformers などのフレームワークを使用して直接デプロイでき、匿名モデルの API を通じて行う必要はありません。
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