GLM-5.3 权重发布当天，Perplexity Computer 已上线

Z.ai（智谱）GLM 团队负责人 Zixuan Li（X 账号 @ZixuanLi_，简介自述 "Lead @Zai_org"）在 UTC 8 月 28 日 22:34（北京时间 8 月 29 日 06:34）："GLM 5.3's weights were just released, and it's already available in Perplexity Computer."（GLM 5.3 的权重刚刚发布，它已经可以在 Perplexity Computer 中使用）。

这条推文把两件事放进了同一天：8 月 28 日 15:04 UTC（北京时间 23:04），Z.ai 官方账号宣布 GLM-5.3 权重正式开放；3 小时 45 分后的 18:49 UTC（北京时间 8 月 29 日 02:49），；7 个半小时后，Zixuan Li 发推确认了这层"权重刚落地、agent 平台已接入"的关系。

753B 权重落地：编码与网络防御双主线

在 8 月 28 日 15:04 UTC 宣布："GLM-5.3 is now open-weight. Our most capable model for agentic coding and cyber defense is now available to download, run, and customize."（GLM-5.3 现在是开放权重。我们最强的 agentic 编码与网络防御模型，现在可以下载、运行和定制），并附上 Hugging Face 权重页与技术博客链接。截至本文写作时，这条推文累计约 826 次转发、6,990 次点赞和 72.5 万次浏览。

显示，GLM-5.3 为 753B 参数，与 GLM-5.2 共用同一底座，"每一项提升都来自 post-training"。按 Z.ai 的说法，这是"最强的开源权重编码模型"：内部 Z.ai Code Bench 上比 GLM-5.2 提升 50%，在 Terminal Bench 3.0 和 Agents' Last Exam 等公开基准上拿到开源 SOTA；网络防御方面，它在 CyberGym 漏洞发现基准上达到 SOTA，漏洞利用基准上"比 GLM-5.2 翻了一倍还多"。

Terminal Bench 3.0 从 4.6 涨到 28.3

编码侧的提升幅度来自模型卡和：Terminal Bench 3.0 从 GLM-5.2 的 4.6 涨到 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 升到 66.9，Agents' Last Exam 从 23.8 升到 28.5。博客强调的不只是分数，还有 token 效率：Z.ai Code Bench 上，Max effort 下 GLM-5.3 用约 7.5 万输出 token 达到 34.5%，而 GLM-5.2 用 9.6 万 token 只有 23.4%；High effort 下 GLM-5.3 以约 5 万 token 达到 31.4%，超过 Claude Opus 4.8（29.5%，12 万 token），但仍落后于 Claude Fable 5（Max effort 下 39.5%）。

方法论上没有换引擎。博客写明，GLM-5.3 用的还是 GLM-5.2 那套 post-training 栈（IndexShare 长上下文处理、SAO 长程 RL、slime 大规模异步训练），过去一个月做的是加环境、加任务、加算力：把训练环境从"编码练习题"推向接近真实专家工作的长程任务，模型被要求自己诊断瓶颈、实现优化、跑实验并交付可测量的端到端加速。

网络防御是这次发布里更反常的部分。博客称"随着 post-training 规模扩大，网络能力的发展速度超出了我们的预期"：CyberGym 上 GLM-5.3 得 84.5（GLM-5.2 为 77.2），排在其后的 Mythos 5 为 83.8、GPT-5.6 Sol 为 83.6；ExploitBench 上 54.4 对 24.4；ExploitGym 在 2 小时/6 小时时限下完成 105/130 个任务，GLM-5.2 只有 29/39。自 GLM-5.2 以来，Z.ai 与多家中国安全团队合作，在 269 个真实项目中识别出 2,436 个漏洞，其中 1,097 个为中高危，最早的可追溯到 1981 年，平均每个漏洞在被发现前已存在 26.6 年。

新许可证把审查门槛设在 100 亿美元营收

权重开放的同时换了许可证。给出细则：GLM-5.3 在 GLM-5.3 License 下可下载、本地部署、微调和商用；由于模型具备先进的网络安全能力，团队在发布权重前"额外进行了两周全面安全评估"；许可证规定，只有当组织年营收超过 100 亿美元、并把 GLM-5.3 作为外部模型服务对外提供时，才需要接受安全审查。当天以 "Z.ai's GLM-5.3 goes open weight, but its new license aims at hyperscalers" 为题报道，把这份新协议解读为针对超大规模云厂商。

这和同系列几天前的做法形成对比：8 月 26 日发布的 GLM-5.3-Flash（320B-A18B 的 MoE，1M 上下文，原生多模态）权重走的是。同为 GLM-5 系列，Flash 沿用 MIT，旗舰 5.3 换成了带审查门槛的新协议。

开源时间线本身也有波折。8 月 27 日，Zixuan Li 曾，当天晚些时候又说。技术博客在发布时就预告，权重将在"上线两周后、安全评估和加固完成后"开放；实际落地时间是 8 月 28 日 15:04 UTC。

权重发布 3 小时 45 分后，Perplexity 官宣接入

宣布："GLM 5.3 is now available in Perplexity Computer. Built for long-context, multimodal agent workloads, it beat GLM 5.2 on WANDR, our benchmark for large-scale, evidence-backed research."（GLM 5.3 现在可以在 Perplexity Computer 中使用。它为长上下文、多模态 agent 工作负载而生，在我们面向大规模、有据可查研究的 WANDR 基准上击败了 GLM 5.2）。

Perplexity Computer 是 Perplexity 的 agent 平台，用户描述目标，系统拆解任务、调度子 agent 执行。8 月 25 日，Perplexity 刚在 NVIDIA DGX Spark 上，编排 LLM、子 agent LLM 与 agent harness 全部运行在本地硬件上，"无云端依赖"。这个夏天它一直在扩充模型阵容：7 月 28 日，8 月 18 日，8 月 28 日轮到 GLM 5.3。Perplexity 联合创始人兼 CTO Denis Yarats 随后在 Zixuan Li 的官宣推文下。

1.51TB 权重当天被压到 239GB

本地部署的路径也同步出现。Zixuan Li 在 22:21 UTC（北京时间 8 月 29 日 06:21）：GLM-5.3"现在可以在本地运行"，2-bit 量化把权重从 1.51TB 压到 239GB，体积减少 83%，保留约 81% 的准确率。753B 参数、BF16 精度下全量权重约合 1.5TB（模型卡同时提供 FP8 等格式），对个人设备不算友好，量化是社区把这类模型搬上本地机器的常规路径。

半小时后（22:55 UTC，北京时间 06:55），他又，"这是该平台上第一个 GLM 模型，也很可能是目前平台上最强的模型"。评论区里，AI 直播节目 AGTP 的评价是："instant ubiquity is wild, open weights spreading to every platform at once"（即时无处不在有点疯狂，开放权重一下子扩散到了所有平台）。

把时间线摊开看：权重 23:04（北京时间）落地，次日凌晨 02:49 Perplexity 官宣接入，06:21 本地量化版本出现，06:34 负责人发推确认，06:55 微调服务上线，间隔都以小时计。同一天公布的新许可证还带来一道门槛：年营收超 100 亿美元且对外提供模型服务的组织，需要接受安全审查。