智谱正式开源 GLM-5.3 全量权重，新许可放行商用、设百亿美元审查门槛

北京时间 8 月 28 日 23:04（UTC 15:04），Z.ai（智谱）宣布 GLM-5.3 全量权重正式开放下载，称其“是我们在 agentic coding 与网络防御方面最强的模型”，现可下载、运行与定制。这是 8 月 14 日 GLM-5.3 以 API 形式首发以来，权重首次公开。

8 月 14 日首发时，Z.ai 承诺约两周后开放权重，并说明需先完成安全评估与加固；开源时间线一度调整。10 分钟后，Z.ai 团队负责人公布配套条款：新「GLM-5.3 License」允许下载、本地部署、微调与商用，仅年收入超 100 亿美元的组织将其作为对外模型服务提供时，才需安全审查。

权重今日上线：模型卡与双通道下载就位

官方公告推文（截至核验时获约 4,900 赞、33 万次浏览）把权重页与一并放出。Hugging Face 上的已挂出可下载的 safetensors 权重（BF16、FP8 与 FP32 精度），并写明：GLM-5.3 与 GLM-5.2 共用同一基座模型，“所有提升都来自 post-training”，在内部 Z.ai Code Bench 上比 GLM-5.2 提高 50%。

模型卡给出官方自测基准：Terminal Bench 3.0 从 GLM-5.2 的 4.6 跳到 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 到 66.9，Agents' Last Exam（CLI）从 23.8 到 28.5；网络安全一侧，CyberGym 84.5、ExploitBench 54.4，后者是 GLM-5.2（24.4）的两倍以上。

这些数字均出自官方模型卡，属 Z.ai 自测口径。与此同时，的下载表列出 GLM-5.3（744B-A40B，FP8 与 BF16）权重，Hugging Face、ModelScope 两个通道并列，SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers、Unsloth 的部署说明同步更新。

新「GLM-5.3 License」：商用放行，安全审查只设一道百亿美元门槛

Zixuan Li 的推文给出三条条款：GLM-5.3 可在新「GLM-5.3 License」下下载、本地部署、微调与商用；“考虑到模型先进的网络安全能力”，放出权重前额外进行了两周全面安全评估；现行许可下，仅年收入超 100 亿美元的组织把 GLM-5.3 作为对外模型服务提供时，才需要安全审查。

这与 GLM-5 系列此前的做法不同。据报道，GLM-5.2 的权重使用 MIT 许可，本周发布的 GLM-5.3-Flash 也以 MIT 许可放出；第三方平台则把 GLM-5.3 的许可标注为「Custom」。

The Batch 将这套安排概括为“临时护栏”，对比 OpenAI 与 Anthropic 对高网络风险模型实行的注册制。按字面条款，绝大多数开发者与企业部署不触发任何审查义务；审查要求只落在对外提供模型服务的超大型组织身上。审查由谁执行、走什么流程，公告没有说明。

两周评估的来由：网络安全能力增长“超出预期”

安全条款直接来自模型的能力结构。Z.ai 在 8 月 14 日的技术博客中写道，随着 post-training 规模扩大，“网络能力增长快于我们的预期”：GLM-5.3 在 CyberGym（漏洞发现）上是 SOTA，且越靠漏洞利用链下游，相对 GLM-5.2 的增幅越大。官方当时就说明，权重将在发布两周后、完成安全评估与加固后放出。

第三方给出的参照是：The Batch 援引 Artificial Analysis 的 Intelligence Index，称 GLM-5.3 以 60 分追平开源权重领跑者 Kimi K3，比 GLM-5.2 高 7 分；Z.ai 自测的 CyberGym 84.5% 是全部模型最高分，ExploitBench 54.4% 超过 Kimi K3 的 32.2%，但仍明显落后于 Claude Mythos 5（78.0%）与 GPT-5.6 Sol（76.5%）。

The Batch 同时给出短板：通用知识得分一般，Humanity's Last Exam 正确率 42.3%，AA-Omniscience 准确率 34%，低于其他头部模型。

围绕开源权重的风险争论早已展开。The Batch 提到，OpenAI 总裁 Greg Brockman 8 月 17 日发文警告，网络安全能力接近前沿的开源权重模型“可能显著加速威胁格局”，并链接了 GLM-5.3 的发布页。Z.ai 的回应是公布 CyberGym 与 ExploitBench 分数、与经筛选的安全伙伴做两周评估，然后照常放出权重。新许可的审查条款正是这套临时护栏的一部分。

生态当日跟进：vLLM day-0、OpenRouter 上线、学界的红队呼声

权重放出约 3 分钟后，宣布 day-0 服务支持：GLM-5.3 按 744B 总参/40B 激活、1M 上下文、128K 最大输出提供服务，直接沿用 GLM-5.2 的推理路径，同一套 glm47/glm45 parser、同一套 MTP 投机解码，FP8 KV cache 覆盖到完整 1M 上下文，一条 vllm serve zai-org/GLM-5.3 -tp 8 即可启动。

vLLM 还确认“基座没变，只是把 post-training 做大了”，与模型卡口径一致。半小时后，宣布 GLM-5.3 当日上线，定位复杂软件工程、长程 agent 与网络安全，支持 1M 上下文与可配置推理强度。

学界则提出另一面：宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授在当天 UTC 18:05 发文评论称，“GLM-5.3 是个好模型”，但开源权重模型越来越强，就越需要真正公开 model card、做红队测试。他说：“既然任何开源模型都能被突破护栏，我们也需要知道风险是什么。”

同一天，Z.ai 还向媒体确认，匿名登顶 OpenRouter 的模型 Ox Alpha 实为本周三（8 月 26 日）发布的 GLM-5.3-Flash，并称预览期每次请求都由 10 万颗国产芯片集群服务（报道）。

未决之处：许可证全文尚未公布

截至核验时，官方推文只给出三条条款摘要。Hugging Face 模型卡未刊出许可文本；技术博客仍是 8 月 14 日版本，其中“Getting started”一节还写着权重“将在两周后公开”。Baseten 标注的「Custom」与官方「GLM-5.3 License」如何对应、微调后的衍生模型是否继承相同义务，公告均未涉及。

另一处口径出入在参数规模：模型卡标注 753B 参数，GitHub 下载表与 vLLM 按 744B 总参（40B 激活）口径，Baseten 详情页的 Size 栏写 753B-A40B、正文又写 744B-A40B，官方未解释差异。这些细节要等许可证文本与模型仓库定稿后才能确认；就目前公布的三句话而言，新许可的实际影响面很窄：审查门槛只落在年收入超 100 亿美元、且对外提供模型服务的组织身上。