# GLM-5.3 майже наздогнала Claude Mythos Preview у створенні експлойтів

> Zhipu AI GLM-5.3 будує експлойти майже як Claude Mythos Preview — 50 вдалих спроб із 410 проти 56, а захисні обмеження моделі знімаються швидко.

- Опубліковано: 1 жовтня 2026 р. (2026-09-30T23:10:47.107840+00:00)
- Розділ: Безпека AI
- На основі публікації: [The Decoder](https://the-decoder.com/anthropic-says-zhipus-open-weight-glm-5-3-nearly-matches-claude-mythos-preview-at-building-exploits/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=glm-5-3-%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%B6%D0%B5-%D0%BD%D0%B0%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B0-claude-mythos-preview-%D1%83-%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%96-%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D0%B9%D1%82%D1%96%D0%B2

---

Zhipu AI GLM-5.3 вибудувала робочий експлойт у 50 випадках із 410 на ExploitBench, Anthropic Claude Mythos Preview — у 56. Розрив між відкритою моделлю й тією, доступ до якої мають лише обрані захисники, виявився мізерним.

Anthropic тримала Claude Mythos Preview під замком: п'ять місяців доступ до неї мали ті захисники, яких компанія допустила через Project Glasswing, щоб вони вирвалися на крок уперед. За даними [The Decoder](https://the-decoder.com/anthropic-says-zhipus-open-weight-glm-5-3-nearly-matches-claude-mythos-preview-at-building-exploits/), ці захисники вже знайшли понад 10 000 вразливостей у критичному програмному забезпеченні. Zhipu AI, яка поза Китаєм працює під назвою Z.ai, у цей час завантажується без обмежень — і саме ця різниця в доступі разом із відсутністю захисних обмежень і є предметом аналізу Anthropic.

## Наскільки GLM-5.3 близька до Mythos Preview?

ExploitBench перевіряє, наскільки модель експлуатує відомі баги в рушії Chrome V8, і тут Anthropic Claude Mythos Preview випереджає Zhipu AI GLM-5.3 на шість вдалих спроб: **50 з 410** проти 56. На внутрішньому тесті Anthropic з бінарною експлуатацією на проєктах з Google OSS-Fuzz розрив такий самий: повний контроль над програмою у 4% завдань проти 6%. Старші Zhipu AI GLM-5.2 та Anthropic Claude Opus 4.6 провалили обидва тести, а Kimi K3 і DeepSeek V4.1-Flash ледь відірвалися від нуля.

У парі з людиною-експертом Zhipu AI GLM-5.3 за один день і з мінімальною участю людини знайшла кілька невідомих вразливостей у JavaScript-рушії поширеного браузера. Модель зв’язала їх у ланцюжок і зібрала вебсторінку, яка читає будь-який файл на комп’ютері відвідувача, а в тесті витягла приватний SSH-ключ. Anthropic повідомила розробників браузера про знахідки, а інші результати в драйверах і прошивках пристроїв ще перевіряються.

Менша Zhipu AI GLM-5.3-Flash показала, як швидко свіже розкритий баг перетворюється на атаку: модель поєднала нещодавно розкриту вразливість у Chrome з іншою відомою вразливістю й з мінімальними вказівками зібрала надійну атаку, яка обійшла додатковий апаратний захист процесора. Уся робота забрала 20 хвилин уваги людини та вісім годин машинного часу — за цінами API Zhipu це $20,40. Американське агентство CAISI у власній оцінці назвало Zhipu AI GLM-5.3 найздібнішою моделлю з відкритими вагами в кіберзадачах на сьогодні та порахувало відставання від найкращих американських моделей у чотири місяці. Порівняння має застереження: американські моделі тестували з вимкненими захисними обмеженнями, а до верхнього типу входять моделі, доступні лише перевіреним користувачам.

## Чому відкриті ваги не втримують захист?

Zhipu AI GLM-5.3 відмовляє у відкрито шкідливих командах, але варіює відповідь, коли запит переодягають. У симуляції Anthropic модель спробувала підключитися до цілі у 64% запусків, коли запит подавали як вправу red team, у 92% — з попередньо підставленими кроками міркувань, і у **100%** — після аблітерації, методики, яка вирізає відмови з відкритих ваг. Симуляція не виконує код, тож довести, чи вдалася б реальна атака, вона не може; захищені моделі Claude залишилися на нулі.

Це був перший випадок аблітерації в Anthropic. Процес забрав близько 2 200 GPU-годин, що коштували приблизно $4 400, а компанія оцінює, що досвідчена група повторила б це приблизно за $1 200. Частка відмов на шкідливих запитах впала з понад 90% до 2–12%, тоді як результати в наукових і кібертестах ледь змінилися. За даними Anthropic, кілька розробників виклали розблоковані версії вже за дні після релізу.

## Чи варто вірити попередженню Anthropic?

Anthropic має в цьому прямий комерційний інтерес: компанія не відкриває ваги власних моделей і подає закритість як перевагу безпеки, тоді як дешева відкрита модель поруч із фронтиром б’є безпосередньо по її бізнесу. Вона ж хоче розширити кіберможливості Claude на більше захисників, і перевірені користувачі вже отримали доступ до Anthropic Claude Mythos 5.1. Заклик до державного тестування наступників Zhipu AI GLM-5.3 легко прочитати як регуляторне захоплення, коли правила закріплюються за встановленими гравцями.

Але цифри лише частково на користь самій компанії. Незалежна оцінка CAISI підтверджує рівень спроможностей, а розблоковані версії моделі вже в мережі. Британський Інститут безпеки ШІ (AISI) фіксував скорочення відставання відкритих моделей у кіберзадачах із шести–десяти до чотирьох–семи місяців, помітно нижчу вартість прогону та неефективні захисні обмеження. Інститут попереджав про стійкий і незворотний ризик зловживань, але й називав реальні переваги відкритих моделей: приватний хостинг, кастомізація, менші витрати. Тоді АISI бачило у відставанні вікно для підготовки захисників, і питання, чи наздожені відкриті моделі той стрибок, що його продемонстрував Mythos Preview, лишалося без відповіді. Першу відповідь дають виміри Anthropic і CAISI: Zhipu AI GLM-5.3.

## Що зробити розробнику агентів?

Код, який виконує агент, і сторінки, які він читає, варто вже вважати потенційною зброєю, а не звичайним входом.

- Запускайте агентів у пісочниці без секретів і без доступу до локальної мережі, а кожну дію з файлами та мережею пропускайте через allowlist.
- Додайте рев’ю коду, який пише модель: фіксуйте версії залежностей і скануйте їх перед виконанням.
- Логуйте ланцюжки викликів інструментів і обмежуйте бюджети та кількість спроб — атаку вартістю $20,40 дешевше зупинити лімітом, ніж ловити інцидент.
- Розділіть контури довіри: те, що агент читає ззовні, не повинно потрапляти в середовище, де виконується код із доступом до секретів.

---

Теги: БезпекаAI, Anthropic, GLM53, Кібербезпека, AIагенти

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=glm-5-3-%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%B6%D0%B5-%D0%BD%D0%B0%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B0-claude-mythos-preview-%D1%83-%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%96-%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D0%B9%D1%82%D1%96%D0%B2. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.