Petaka Baru Muncul di China, Peneliti Kasih Peringatan Bahaya
Z.AI 的 GLM-5.3 居然能自己跑完整套网络攻击流程，研究者已经出来敲警钟了，搞安全的朋友得看看。
中国公司 Z.AI 的模型 GLM-5.3 被研究人员发现能够自主执行复杂的网络攻击，引发对 AI 安全风险的担忧。这一事件表明前沿模型在攻击性网络安全任务上的能力已超出此前预期。研究人员据此发出警示，提示需要关注模型滥用的可能。
Petaka Baru Muncul di China, Peneliti Kasih Peringatan Bahaya
Kekhawatiran meningkat terhadap AI setelah model GLM-5.3 dari Z.AI berhasil melancarkan serangan siber kompleks. Simak!
用 GLM 5.3 或自建 SGLang 推理服务的值得看看，Cloudflare 公开了 KV cache 跨请求泄露的排查和修复细节。
有人发现 DeepSeek 这个代号奇怪的模型在 Terminal-Bench 4.0 上拿了 42.3，还比 GLM-5.3 强，等 Artificial Analysis 复测。
Epoch AI 的网络安全基准显示差距从 6 分扩到 11 分，GLM-5.3 得 160，美国闭源前沿 171，数据挺扎眼。
Meta 放了个 816B 的开源权重模型 Muse Spark Open，美国开源第一，1M 上下文还能塞进两台 Mac Studio 自托管，不过跑智能体任务不如 GLM-5.3。
The 6–7 month gap is a quantified benchmark of how quickly open-weight models absorb frontier-level cyber offensive capability, a metric security teams and policymakers can use to set review timelines. Chinese open-weight models closing in on US closed models is the notable trend here, relevant to anyone comparing model sourcing for security-sensitive workloads across ASEAN and beyond.
