Anthropic связала разработку GLM-5.3 с извлечением возможностей конкурирующих моделей
2026-09-10 Anthropic опубликовала отчёт об угрозах, в котором связала Zhipu, работающую под международным брендом Z.ai, с масштабным извлечением данных из Claude для развития семейства GLM. По данным Anthropic, за 17 дней в июне и июле 2026 года компания зафиксировала более 3,4 млн обращений, относимых к Zhipu. Отдельная кампания перед выпуском GLM-5.3 была нацелена на перенос возможностей ведущих американских моделей в области кибербезопасности.
Anthropic утверждает, что Zhipu использовала 273 поддельные учётные записи и за 10 дней провела 770 609 обращений через систему очистки цепочек рассуждений Claude Opus 4.8. Ответы Claude, по версии автора отчёта, применялись для подготовки учебных данных, проверки результатов и улучшения процессов дообучения. При работе над GLM-5.3 исследователи якобы создавали задачи на поиск уязвимостей и обращались к моделям конкурентов за решениями; Claude Opus 4.6 использовалась преимущественно для их оценки. Это данные Anthropic: независимого подтверждения и позиции Zhipu в первоисточнике нет.
Для бизнеса вывод касается прежде всего управления данными при работе через сторонние модельные сервисы. В отчёте описаны схемы с посредниками, похищенными ключами API и сохранением пользовательских запросов, поэтому компаниям стоит ограничивать передачу исходного кода и внутренних документов, проверять условия хранения данных и регулярно менять ключи доступа. Финансовые параметры GLM-5.3 и стоимость описанной подготовки в USD или рублях Anthropic не раскрывает, поэтому оценить экономическое преимущество нельзя. Мы будем отслеживать ответ Zhipu и появление независимых технических подтверждений.
Что за модель: GLM-5.3
Z.ai выпустила GLM-5.3 2026-08-14 как развитие GLM-5.2 для программирования, длительных инженерных задач и анализа безопасности. Модель использует ту же базовую модель, а заявленные улучшения получены за счёт дополнительного обучения на практических задачах. Поддерживаются контекст до 1M токенов и три уровня глубины обработки: low, high и max. По данным вендора, результат Terminal Bench 3.0 вырос с 4,6 у GLM-5.2 до 28,3 у GLM-5.3, а DeepSWE v1.1 — с 46,2 до 66,9; независимых замеров пока нет. Показатель второго места в тесте художественных текстов не включён, поскольку официальный первоисточник его не подтверждает.
Что это значит для бизнеса
GLM-5.3 ориентирована на команды разработки, которым нужно поручать модели комплексные изменения в коде, проверку репозиториев и поиск уязвимостей. Модель уже доступна через сервисы Z.ai, однако отдельная цена API в USD за 1M токенов официально не опубликована. Веса обещаны через две недели после запуска, но на 2026-08-21 они ещё не выпущены, поэтому развернуть модель у себя пока нельзя. Риск для бизнеса связан с неподтверждёнными независимыми испытаниями и усиленными возможностями анализа уязвимостей; перед внедрением следует провести проверку на собственных задачах и ограничить доступ модели к рабочей инфраструктуре.
Хроника GLM-5.3
Цена API изменилась: $0.22/3.39 → $0.11/3.39 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $1.4/4.4 → $0.22/3.39 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $1.4/4.4 → $0.27/7.61 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.27/7.61 → $0.22/6.34 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.22/6.34 → $0.3/4.4 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $1.4/4.4 → $0.3/4.4 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.