GLM

智谱 GLM 模型的 MaaS（模型即服务）平台于 9 月 20 日晚宣布将于近期推出“数据内容不留存”功能：通过 API 调用 GLM 时提交的 Prompt 与生成结果仅在服务器内存中参与当次推理，请求完成后不做任何静态存储、不用于模型迭代训练，企业与开发者可在智谱 MaaS 控制台申请开通。该机制直接改变开发者接入 GLM API 时的隐私合规工作流，可在企业模型选型中与 OpenAI、Anthropic 的零留存选项对比；例外为 Batch API、Files API 的功能型存储及依法或违规核查可能留存数据 30 天以上。

智谱 9 月 18 日宣布推出 GLM-5.3-FlashX 模型，推理速度最高达 200 tokens/s，主打更快、更流畅的模型体验，面向企业与开发者提供服务。该版本是 GLM-5.3 系列在 Flash 之后的高速变体，速度规格可直接用于模型推理服务的选型对比。

智谱 GLM 团队披露国内大模型首个递归自我改进（RSI）工程化实践：由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 在超 10 万张国产芯片集群上从零完成 GLM-5.3-Flash 生产级推理基础设施的设计、调试与优化，不到两周将端到端吞吐提升至初始基线 3 倍，硬件利用效率与单 Token 成本达到主流 NVIDIA GPU 相当水平，系统已投入真实生产使用。

智谱正式开源 GLM-5.3 模型权重并开放下载，支持本地部署、模型微调及商业化使用；许可协议规定仅年营业额超 100 亿美元机构将模型作为外部服务对外提供时才需安全审查，发布前追加两周安全评估。

智谱确认匿名模型 Ox Alpha 为 GLM 系列新版本：该模型 8 月 20 日在 OpenRouter 上线后调用量冲至榜首并刷新单日用量纪录，研究者通过分词器指纹分析发现其 token 数与 GLM-5.3 高度吻合；智谱宣布将于今晚正式发布该模型权重。

GLM-5.3 在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 60 分，与 Kimi K3 并列开源模型第一、领先 GLM-5.2 七分，单任务成本 $0.68 较 GLM-5.2 高 1.5 倍但比 Kimi K3 便宜 19%；因安全漏洞检测能力过强，智谱推迟约两周公开开源权重，先加强控制并仅向部分安全合作方开放。

智谱发布 GLM-5.3，沿用与 GLM-5.2 相同的 743B 基础模型，提升完全来自扩展后训练；官方称其网络安全能力大幅跃升，Terminal-Bench 3.0 得分自 4.6 升至 28.3，CyberGym 自 77.2% 升至 84.5%，ExploitBench 自 24.4% 升至 54.4%，能推理多阶段漏洞利用并构建完整攻击链。

智谱发布 GLM-5.3，编程能力较 GLM-5.2 大幅跃升：自研智谱 Code Bench 最高难度下完成率 34.5%，Terminal-Bench 3.0 得分自 4.6 升至 28.3，DeepSWE v1.1 自 46.2 升至 66.9、Agents' Last Exam 自 23.8 升至 28.5；并宣布发布两周后以宽松许可证公开模型权重。