Thứ Ba, 1 thg 9, 2026

Nhờ tối ưu hóa quá trình post-training, mô hình 743B tham số này đã vượt qua cả các hệ thống đóng như GPT-5.6 Sol và Mythos 5 trong việc phát hiện lỗ hổng bảo mật. Khả năng lập trình của mô hình tăng 50% so với phiên bản GLM-5.2 tiền nhiệm, trong khi điểm ExploitBench tăng mạnh từ 24,4% lên 54,4%. Z.ai ghi nhận hệ thống đã tìm ra 2.436 lỗ hổng trong 269 dự án khác nhau, có những dự án đã tồn tại từ 40 năm trước.

Z.ai quyết định tạm hoãn phát hành open weights trong 2 tuần để gia cố tính an toàn và phối hợp kiểm duyệt với các đối tác bảo mật, sau khi nhận thấy mô hình có khả năng khai thác lỗ hổng quá cao. Công ty cho biết khả năng suy luận về an ninh mạng này không được lập trình sẵn mà tự xuất hiện trong quá trình fine-tuning. Đây là lần đầu tiên một phòng thí nghiệm tại Trung Quốc lấy lý do về các khả năng tự phát (emergent capabilities) của AI để trì hoãn việc ra mắt.

Đăng nhập để góp ý, chỉnh sửa
Nguồn chính
SUPPORT@deeplearningai13:32 1 thg 9purely through fine-tuning and optimization of the model’s agentic capabilities
SUPPORT@entrepreneursai0:00 1 thg 9Found 2,436 vulnerabilities across 269 projects, some 40 years old
SUPPORT@wesroth4:30 1 thg 978.1% Vibe Code Bench, up 14 points
SUPPORT@zixuanli_3:07 1 thg 9strong capabilities in legal and financial reasoning