Lancé le 14 août 2026 par Z.ai, GLM-5.3 est la nouvelle version de son modèle d’intelligence artificielle à poids ouverts. Sa base technique est identique à celle de son prédécesseur GLM-5.2. Mais ses performances sont nettement supérieures, pour une consommation moindre de jetons de sortie.
L’entreprise promet notamment de gros progrès en programmation et en utilisation d’agents. Ces gains viennent du post-entraînement de son modèle de base de 743 milliards de paramètres. Et en cybersécurité, le NIST américain classe même GLM-5.3 comme le modèle ouvert le plus capable à ce jour. Le modèle est accessible via GLM Coding Plan, ZCode et l’API de Z.ai. Ses poids ouverts sont aussi disponibles sur Hugging Face depuis le 28 août 2026, après deux semaines d’évaluations de sécurité. Cependant, cette ouverture inquiète une partie des experts en cybersécurité.
En bref
- GLM-5.3 est le modèle phare de Z.ai, lancé le 14 août 2026.
- En codage, GLM-5.3 progresse de 50 % face à GLM-5.2 sur Z.ai Code Bench.
- En cybersécurité, le NIST y voit le modèle ouvert le plus capable à ce jour.
- Ses poids sont sur Hugging Face, et son API coûte 1,40 $ par million de jetons en entrée.
Introducing GLM-5.3: Built to Code. Ready for Cyber Defense.
— Z.ai (@Zai_org) August 14, 2026
– Top-tier coding and agentic capabilities, achieved through post-training on the 743B base model
– A major leap in cybersecurity, setting a new standard among open models
Tech Blog: https://t.co/ekQkO83jCv pic.twitter.com/y3Y2AB0wxr
Une impressionnante performance en codage pour GLM-5.3
Sur le benchmark interne Z.ai Code Bench, GLM-5.3 progresse de 50 % par rapport à GLM-5.2. Il obtient aussi les meilleurs résultats des modèles open source sur Terminal Bench 3.0 et Agents’ Last Exam.
Pour info, les environnements d’entraînement de GLM-5.3 ressemblent à de véritables missions professionnelles. Une tâche d’infrastructure peut lui donner accès à des clusters de calcul, des systèmes de stockage, des bases de code et des expériences.
Il doit repérer les ralentissements, optimiser le système et obtenir une accélération sans casser les résultats. Et le moins que je puisse dire c’est que cette stratégie fonctionne.
La preuve ? Sur Terminal-Bench 3.0, GLM-5.3 passe de 4,6 à 28,3. Sur DeepSWE v1.1, il grimpe de 46,2 à 66,9, tandis qu’Agents’ Last Exam progresse de 23,8 à 28,5.
À effort maximal sur Z.ai Code Bench, il atteint 34,5 % avec environ 75 000 jetons de sortie par tâche, contre 23,4 % et 96 000 jetons pour GLM-5.2. À effort élevé, il affiche 31,4 % avec environ 50 000 jetons, devant Claude Opus 4.8 et ses 29,5 % pour 120 000 jetons. Il se classe toutefois derrière Claude Fable 5, qui atteint 39,5 % à effort maximal.
Sachez toutefois que ces scores sont ceux publiés par Z.ai au lancement, en août 2026. Les comparaisons avec Claude portent donc sur les versions disponibles à cette date.
GLM-5.3 takes agentic coding to the next level, delivering a dramatic improvement over GLM-5.2 while achieving better results with fewer output tokens. pic.twitter.com/KGc6ZR7GHv
— Z.ai (@Zai_org) August 14, 2026
Comment GLM-5.3 s’en sort en cybersécurité ?
C’est probablement la partie la plus surprenante de GLM-5.3. Pendant le post-entraînement, Z.ai a ajouté des données et des environnements consacrés à la découverte de vulnérabilités.
L’entreprise pensait améliorer la détection des failles. Elle a finalement constaté que les capacités cyber progressaient beaucoup plus vite que prévu.
Sur CyberGym, GLM-5.3 atteint 84,5 %, contre 77,2 % pour GLM-5.2. Il dépasse ainsi Mythos 5 et GPT-5.6 Sol sur ce test précis.
Sur ExploitBench, il obtient 54,4 %, contre seulement 24,4 % pour son prédécesseur. Toutefois, Mythos 5 et GPT-5.6 Sol le devancent, avec respectivement 78 % et 76,5 %.
Sur ExploitGym, GLM-5.3 réalise 105 tâches en deux heures et 130 en six heures, contre 29 et 39 pour GLM-5.2. Néanmoins, Mythos 5 conserve une avance importante avec 181 et 247 tâches.
Et Z.ai n’avance pas que des scores. La firme aurait aussi testé ces capacités sur de véritables bases de code, avec des équipes de sécurité chinoises.
Au lancement, après vérification, GLM-5.3 aurait identifié 2 436 vulnérabilités dans 269 projets. Parmi elles, 1 097 sont classées de gravité moyenne à élevée. Elles touchent des noyaux système, des systèmes d’exploitation, des navigateurs, des infrastructures open source, des applications web et des protocoles réseau.
Certaines seraient restées cachées pendant des décennies. La plus ancienne remonterait à environ quarante ans. Z.ai en a fait un programme continu de divulgation. Son registre recense les vulnérabilités, leur gravité, le projet concerné, leur CVE lorsqu’il existe et leur ancienneté.
Depuis, le compteur a grimpé. Au 30 septembre 2026, Z.ai revendique 4 249 vulnérabilités potentielles dans 389 projets open source, repérées par GLM-5.3 via son service gratuit OpenVuln. Les résultats sont transmis en privé aux mainteneurs concernés.
GLM-5.3 est-il dangereux ? Le verdict du NIST et d’Anthropic
En septembre 2026, deux évaluations indépendantes ont confirmé les capacités cyber de GLM-5.3. La première vient du CAISI, le centre d’évaluation de l’IA du NIST américain.
Publiée le 17 septembre, elle décrit GLM-5.3 comme le modèle à poids ouverts le plus capable en cyber à ce jour. Il accuse toutefois environ quatre mois de retard sur les meilleurs modèles américains.
La seconde est celle d’Anthropic, publiée le 29 septembre par son équipe Frontier Red Team. Elle confirme ce niveau, mais juge les garde-fous de GLM-5.3 faciles à contourner. Voici ses principaux constats :
- Exploits de bout en bout : 50 réussites sur 410 tentatives sur ExploitBench, contre 56 pour Claude Mythos Preview.
- Garde-fous contournés : entre 64 % et 100 % des essais simulés, selon la technique employée.
- Versions débridées : des copies sans refus ont circulé quelques jours après la publication des poids.
Cependant, Anthropic reconnaît que ces capacités servent aussi les défenseurs. C’est d’ailleurs l’usage que Z.ai met en avant avec OpenVuln. GLM-5.3 relance donc le débat entre modèles ouverts et modèles fermés.
Comment accéder à GLM-5.3 : prix de l’API, abonnement et poids ouverts
En octobre 2026, GLM-5.3 est accessible de plusieurs façons, selon votre usage. La plus simple est l’abonnement GLM Coding Plan, pensé pour les agents de codage. Le tableau ci-dessous compare les options.
| Accès à GLM-5.3 | Prix | Pour qui ? |
|---|---|---|
| GLM Coding Plan | À partir de 18 $ par mois | Développeurs qui utilisent un agent de codage, dont ZCode |
| API Z.ai | 1,40 $ par million de jetons en entrée, 4,40 $ en sortie | Entreprises et intégrations sur mesure |
| Poids ouverts sur Hugging Face | Gratuit, hors coût d’infrastructure | Équipes capables d’héberger un modèle de 743 milliards de paramètres |
Côté technique, l’API de GLM-5.3 accepte uniquement du texte. Elle gère une fenêtre de contexte d’un million de jetons et jusqu’à 128 000 jetons en sortie. Le raisonnement est toujours actif, avec trois niveaux d’effort : low, high et max.
Sachez toutefois que les poids de GLM-5.3 ne sont pas sous licence MIT, contrairement à ceux de GLM-5.2. Leur licence autorise l’usage commercial. Mais elle impose un examen de sécurité par Z.ai aux fournisseurs de modèles qui dépassent 10 milliards de dollars de revenus annuels.
Pour un budget plus serré, Z.ai a aussi lancé GLM-5.3-Flash le 26 août 2026. Ce modèle multimodal, sous licence MIT, coûte 0,15 $ en entrée et 0,50 $ en sortie par million de jetons.
FAQ : tout savoir sur GLM-5.3
GLM-5.3 est le modèle d’IA phare de Z.ai (ex-Zhipu AI), lancé le 14 août 2026. Il reprend la base de GLM-5.2, soit 743 milliards de paramètres, et progresse grâce au seul post-entraînement. Il cible le codage, les agents IA et la cybersécurité.
GLM-5.3 est un modèle à poids ouverts. Ses poids sont téléchargeables sur Hugging Face depuis le 28 août 2026, sous une licence GLM-5.3 spécifique et non sous licence MIT. Cette licence autorise l’usage commercial, avec un examen de sécurité pour les très grands fournisseurs de modèles.
L’API de Z.ai facture GLM-5.3 à 1,40 dollar par million de jetons en entrée et 4,40 dollars en sortie. L’abonnement GLM Coding Plan démarre à 18 dollars par mois. Les poids ouverts sont gratuits, hors coût d’infrastructure.
Pas tout à fait. Sur Z.ai Code Bench, GLM-5.3 atteint 34,5 % à effort maximal, contre 39,5 % pour Claude Fable 5. Il devance en revanche Claude Opus 4.8 à effort élevé, selon les mesures publiées par Z.ai en août 2026.
Le NIST américain décrit GLM-5.3 comme le modèle à poids ouverts le plus capable en cyber, à environ quatre mois des meilleurs modèles américains. Anthropic estime que ses garde-fous se contournent dans 64 % à 100 % de ses tests simulés. Z.ai met en avant son usage défensif avec le service gratuit OpenVuln.
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