Epoch AI 测试：开源模型 GLM 5.3 利用 Firefox 未发布安全补丁构建可用攻击

新论文提出 PILOT 框架，让智能体在任务运行中实时自我改进，而非等运行结束后才学习。监督者实时观察工作进程、可引导或中止，并将经验写入持久技能与记忆。在 6 项模型基准配置中 5 项排名第一，GLM-5.1 与 Kimi-K2.6 在 Terminal-Bench 2.0 上最佳通过率分别提升 14.6 和 12.4 个百分点，输出 token 量下降 42.9% 和 47.4%。

Epoch AI 实验发现，Z.ai 八月发布的开源权重模型 GLM 5.3 能利用 Mozilla 已发布但未推送给用户的安全补丁（patch gap），自主构建网页攻击，仅访问页面即可读取访客电脑文件，攻破 9 月 17 日至 10 月 26 日发布的全部六个 Firefox 版本。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。

Goodfire Research 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 构建基于激活探针加 LLM judge 的监控级联，并部署到生产推理栈。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

智谱、驭驯网络与清华大学联合提出并落地ZCube组网架构，以扁平化拓扑替代传统Clos/ROFT架构，从结构层面消除PD分离推理中的可避免拥塞。在GLM-5.1 coding生产环境千卡集群实测中，ZCube相比ROFT将GPU平均推理吞吐提升15%以上，TTFT P99降低40.6%，同时减少约三分之一的交换机与光模块成本。

针对超大规模大模型推理，ZCube网络架构通过取消Spine层、将Leaf交换机分组并全互联等创新设计，有效解决了推理网络的拥塞问题。该架构在集群实测中，实现了交换机与光模块资本支出减少33%、GPU平均推理吞吐提升15%，同时将首token延迟的P99值大幅降低40.6%，在降低成本的同时显著提升了推理性能。

GLM-5V-Turbo 技术报告：迈向原生多模态智能体基础模型 本报告总结了GLM-5V-Turbo在模型设计、多模态训练、强化学习、工具链扩展以及与智能体框架集成等方面的主要改进。这些进展使其在多模态编码、视觉工具使用和基于框架的智能体任务中表现出色。 http://arxiv.org/abs/2604.26752

LangChain 称其 Deep Agents 评测显示 GLM-5 和 MiniMax M2.7 在文件操作、工具调用等核心智能体任务上接近闭源前沿模型。

智谱发布GLM-5-Turbo基座模型，代号"龙虾"，强化工具调用、复杂指令拆解、定时任务与高吞吐长链路执行能力，推出ZClawBench基准测试。支持通过BigModel.cn、Z.ai及AutoClaw客户端接入，Coding Plan Max将于本月内支持Pro版。