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Chinesa Z.ai diz que novo seu modelo de IA se aproxima do Mythos 5, da Anthropic, em testes de ciberdefesa

IT Forum ·
Chinesa Z.ai diz que novo seu modelo de IA se aproxima do Mythos 5, da Anthropic, em testes de ciberdefesa

GLM-5.3 superou Mythos 5 e GPT-5.6 no benchmark CyberGym, mas ficou atrás dos rivais americanos no teste que mede a exploração de falhas

A empresa chinesa de inteligência artificial (IA) Zhipu, também conhecida como Z.ai , lançou seu modelo GLM-5.3 afirmando que ele superou o Mythos 5 , modelo restrito de cibersegurança da Anthropic, em um benchmark-chave da área. Segundo a Zhipu, o GLM-5.3 atingiu taxa de sucesso de 84,5% no CyberGym , teste que mede a capacidade de um modelo de identificar e validar falhas de segurança a partir de código-fonte, acima dos 83,8% do Mythos e dos 83,6% do GPT-5.6 Sol , da OpenAI .

O modelo chinês, no entanto, não acompanhou os rivais americanos no ExploitBench, benchmark que mede até que ponto um modelo consegue avançar na exploração de uma vulnerabilidade já identificada: o GLM-5.3 pontuou 54,4%, contra 78% do Mythos e 76,5% do GPT-5.6 Sol.

A Zhipu afirma ter testado o modelo com equipes de segurança na China contra bases de código reais, identificando 2.436 vulnerabilidades em 269 projetos após revisão de especialistas — das quais 1.097 foram classificadas como de severidade média a alta.

O lançamento acontece em meio à corrida entre empresas chinesas e ocidentais por modelos capazes de operar em cibersegurança ofensiva e defensiva, área em que a Anthropic restringe o acesso ao Mythos a organizações certificadas, dado o potencial de uso malicioso da tecnologia. “O desenvolvimento de IA não deveria ser uma performance solo de uma única nação, mas uma sinfonia de colaboração global”, afirmou a Zhipu.

A redação contempla textos de caráter informativo produzidos pela equipe de jornalistas do IT Forum.

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Resumo agregado pelo 5News a partir do feed público do veículo. A matéria completa, com todo o contexto, está em itforum.com.br — o conteúdo pertence a IT Forum.

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