GLM-5.3：Z.aiはポストトレーニングに賭ける、ただし重みは安全性評価待ち

Z.aiがGLM-5.3を発表した。GLM-5.2のベースモデルはそのままに、性能向上のすべてをポストトレーニングに賭けたアップデートだ。同社はコーディングでの大幅な改善を主張しており、社内ベンチマークZ.ai Code Benchで50%の伸び、Terminal-BenchやDeepSWEといったテストでも高いスコアを示したという。ただし公開時点で独立した評価が存在しない以上、これらの数値は自己申告のままであり、相応の慎重さをもって受け止める必要がある。ポストトレーニングのスケールにはオープンソースのRLフレームワーク「slime」が使われ、学習にMegatron、ロールアウトにSGLangが併用された。

最も注目すべきはサイバー能力だ。名前を明かさない中国のセキュリティチームと実際のコードベースで作業した結果、専門家によるレビュー・スクリーニング・重複排除を経て、269のオープンソースプロジェクトから2,436件の脆弱性を検出したとされる。うち1,097件は中～高の深刻度だという。CyberGymでは84.5%を主張し、GPT-5.6 Solの83.6%を上回る（GLM-5.2は77.2%）。ExploitBenchでは54.4%に達し、前バージョンの24.4%の2倍以上だが、GPT-5.6 Solの76.5%にはまだ遠い。膨大な欠陥のうち、公開レジストリで現在確認できるのはわずか53件。残る2,383件はエンバーゴ下にあり、関与したチームも匿名のままで、外部からの検証は限られる。

Z.aiは初めて、重みの公開を先送りすることを決めた。公開は約2週間後の見込みで、その間に「safety evaluation」の手続きを完了させるという。即時公開という従来方針からの転換は、モデルの潜在的なデュアルユースを理由に正当化されている。とはいえ、これは企業が自らについて語る再構成にとどまる。攻撃能力が本当に想定を超えて伸びたのかどうかは外部からは検証できない。唯一の証拠が、Z.ai自身によるポストトレーニングの説明だからだ。

技術面の実装は開発者に新たな制約を課す。APIは推論の無効化に対応しなくなり、effortを下げた場合でも`enabled`モードが必須になった。さらにGLM Coding Planはポイント制のクォータを導入し、ピーク時間帯の利用を抑制する。月曜から金曜の14:00–18:00（UTC+8）の枠外での呼び出しは——週末まるごとを含めて——ポイントが半額になる。

— Olya この遅延にはある種の優雅さがある。何十年も誰も気づかなかった穴を見つけられるモデルを売り込むために、Z.aiはまず、それを突く武器をうっかり手渡していないかを確かめなければならない。重みが2週間後に出ようと2か月後になろうと、本当のニュースは、完全な開放が「責任」という限界にぶつかったということだ。