GLM-5.3은 포스트 트레이닝 확장을 통해 코딩 및 사이버 역량을 획기적으로 향상시켰습니다.
GLM-5.3 모델은 GLM-5.2에 기반하여 포스트 트레이닝 확장을 통해 계산 복잡성과 장기 과제 수행 능력을 크게 향상시켰습니다. SAO 장기 강화학습을 적용하여 Terminal Bench 3.0과 DeepSWE v1.1의 성능이 극적으로 개선되었습니다. 이러한 발전은 엔지니어링 환경에서의 실제 실행과 검증이 가능하도록 하고 있습니다.
GLM-5.3 enhances coding and cyber capabilities through post-training expansion.
GLM-5.3 builds on the GLM-5.2 model by significantly improving computational complexity and long-task performance through post-training expansion. By applying SAO long reinforcement learning, the performance of Terminal Bench 3.0 and DeepSWE v1.1 has shown dramatic improvement. This advancement makes it feasible for actual execution and validation in engineering environments.