先了解这件事
2026年9月29日,Anthropic发布安全评估,警告智谱AI(海外称Z.ai)的GLM-5.3具备自主构建端到端网络漏洞利用的能力,且发布时未设有效防护;模拟测试中攻击者可64%至100%绕过其安全机制。Anthropic称,在ExploitBench上GLM-5.3于410次尝试中成功开发端到端漏洞利用50次,接近Claude Mythos Preview的56次;NIST CAISI称其为迄今网络能力最强的开放权重模型,落后美国前沿约四个月。10月2日,吴恩达在DeepLearning.AI来信中引用该分析,提到ExploitBench部分任务上GLM-5.3漏洞利用成功率为12%、Mythos为14%,开发方全量基准报告为54.4%对78.0%,并认为网络漏洞与智能体管控多属可解决的工程问题。
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最新进展 · 正式报道
吴恩达评 GLM-5.3 的 ExploitBench 成绩：对网络安全是好消息事件进展
2 个已确认进展
- 来源：DeepLearning.AI · Andrew Ng 来信
- 来源：Anthropic Research
报道与讨论时间线
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10月2日
DeepLearning.AI · Andrew Ng 来信一手精选
吴恩达评 GLM-5.3 的 ExploitBench 成绩：对网络安全是好消息
吴恩达在 DeepLearning.AI 来信中引用 Anthropic 对开放权重模型 GLM-5.3 网络安全能力的分析：在 ExploitBench 部分任务上，GLM-5.3 用相近 token 量取得 12% 的漏洞利用成功率，Claude 闭源模型 Mythos 为 14%；GLM-5.3 开发方在全量基准上的报告为 54.4% 对 78.0%。他指出花 20.40 美元 GLM-5.3-Flash token 即可找到 Google Chrome 一个近期披露的漏洞，并认为网络漏洞与智能体管控多属可解决的工程问题，防守方长期占优。
9月30日
The Decoder
Anthropic 分析称智谱开源 GLM-5.3 的漏洞利用能力接近 Claude Mythos Preview
Anthropic 前沿红队发布分析称，智谱开源模型 GLM-5.3 能自主构建完整网络漏洞利用程序，能力接近 Claude Mythos Preview。在 ExploitBench 上，GLM-5.3 在 410 次尝试中成功构建 50 次可用漏洞利用，Mythos Preview 为 56 次；在基于 Google OSS-Fuzz 的内部二进制利用基准中，GLM-5.3 在 4% 的任务中完全控制目标程序，Mythos Preview 为 6%。Anthropic 还称用 abliteration 剥离拒绝行为约需 2200 GPU 小时、成本约 4400 美元，有害请求拒绝率从 90% 以上降至 2% 至 12%。
量子位
Anthropic 警告 GLM-5.3 网络攻击能力，量子位质疑其像在打广告
Anthropic 发布报告警告智谱 GLM-5.3 具备自主漏洞利用能力，称其防滥用限制容易被绕过，并呼吁对强模型开展独立安全测试。报告给出的实测数据显示，ExploitBench 测试中同样尝试 410 次，GLM-5.3 成功 50 次，Claude Mythos Preview 成功 56 次；Anthropic 还引用 NIST 下属 CAISI 在 9 月 17 日的评估，称 GLM-5.3 是迄今网络能力最强的开源权重模型，综合水平距美国前沿约 4 个月。文章指出，报告中的拆护栏问题源于开放权重这一属性，任何开源模型都适用，而智谱在 8 月发布时已推迟两周开源权重并设置受信访问计划。
9月29日
Anthropic Research一手
GLM-5.3 与高级网络攻击能力的扩散
Anthropic 分析指出，智谱 AI（海外称 Z.ai）的 GLM-5.3 具备自主构建端到端网络漏洞利用的能力，且发布时未设有效防护，模拟测试中攻击者可 64% 至 100% 绕过其安全机制。在 ExploitBench 上，GLM-5.3 于 410 次尝试中成功开发端到端漏洞利用 50 次，接近 Claude Mythos Preview 的 56 次；NIST CAISI 称其为迄今网络能力最强的开放权重模型，落后美国前沿约四个月。