GLM-5.3: Z.ai는 포스트트레이닝에 걸었지만, 가중치는 안전성 평가를 기다린다

Z.ai가 GLM-5.3을 발표했다. GLM-5.2의 베이스 모델은 그대로 두고 성능 향상을 전적으로 포스트트레이닝에 건 업데이트다. 회사는 코딩에서 상당한 개선을 주장한다. 내부 벤치마크인 Z.ai Code Bench에서 50% 향상, Terminal-Bench와 DeepSWE 같은 테스트에서도 더 높은 점수가 나왔다는 것이다. 다만 출시 시점에 독립적인 평가가 없는 만큼 이 수치들은 자체 보고로 남아 있고, 그만큼 신중하게 받아들여야 한다. 포스트트레이닝의 규모를 키우는 데는 오픈소스 RL 프레임워크 'slime'이 쓰였고, 학습에는 Megatron, 롤아웃에는 SGLang이 함께 사용됐다.

가장 눈에 띄는 대목은 사이버 능력이다. 이름을 밝히지 않은 중국 보안팀들과 실제 코드베이스를 놓고 작업한 결과, 전문가 검토와 스크리닝, 중복 제거를 거쳐 269개 오픈소스 프로젝트에서 2,436건의 취약점을 찾아냈다고 한다. 이 가운데 1,097건이 중간에서 높은 심각도다. CyberGym에서는 84.5%를 주장해 GPT-5.6 Sol의 83.6%를 앞섰고(GLM-5.2는 77.2%), ExploitBench에서는 54.4%로 이전 버전 24.4%의 두 배가 넘지만 GPT-5.6 Sol의 76.5%와는 아직 거리가 있다. 이 방대한 결함 가운데 공개 레지스트리에서 지금 확인할 수 있는 것은 53건뿐이고, 나머지 2,383건은 엠바고 상태이며 참여한 팀도 익명이라 외부 검증은 제한된다.

처음으로 Z.ai는 가중치 공개를 미루기로 했다. 약 2주 뒤로 예정돼 있으며, 그 사이 "safety evaluation" 절차를 마무리하겠다는 것이다. 즉시 공개라는 기존 정책에서의 방향 전환은 모델의 잠재적 이중 용도를 근거로 정당화된다. 그러나 이는 회사가 스스로에 대해 내놓는 서술에 머문다. 공격 능력이 정말 기대를 넘어 자랐는지는 외부에서 확인할 수 없다. 유일한 증거가 Z.ai가 자사 포스트트레이닝에 대해 들려주는 이야기이기 때문이다.

기술적 구현은 개발자에게 새로운 제약을 건다. API는 더 이상 추론 비활성화를 지원하지 않아, effort를 낮추더라도 `enabled` 모드가 필수다. 여기에 GLM Coding Plan은 포인트 기반 쿼터를 도입해 피크 시간대 사용을 억제한다. 월요일부터 금요일 14:00–18:00(UTC+8) 구간을 벗어난 호출은 — 주말 전체를 포함해 — 포인트가 절반만 차감된다.

— Olya 이 지연에는 묘한 우아함이 있다. 수십 년간 아무도 보지 못한 구멍을 찾아내는 모델을 팔려면, Z.ai는 먼저 그 구멍을 파고들 무기를 무심코 함께 건네지 않았는지 확인해야 한다. 가중치가 2주 뒤에 나오든 두 달 뒤에 나오든, 진짜 뉴스는 완전한 개방이 '책임'이라는 한계에 부딪혔다는 사실이다.