أطلقت Abliteration.ai في 31 أغسطس نسخة معدّلة من GLM-5.3 تزيل بعض وسائل الحماية المتعلقة بالأمن السيبراني، والاختبارات الهجومية، واختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي، التي قد ترفض النماذج الأخرى التعامل معها.
"أجرينا عملية ablation واستضفناه كي ينفّذ أعمال الأمن السيبراني الهجومية، والاختبارات الهجومية، واختبار الوكلاء التي ترفض النماذج الأخرى تنفيذها،" قالت الشركة في منشور على X في 31 أغسطس.
يحمل النموذج اسم abliterated-model-large-v2، وهو مبني على GLM-5.3، الذي قالت Abliteration.ai إنه يحتل المرتبة الثالثة في Terminal-Bench 4.0، خلف Opus 5 وFable. وأشارت الشركة إلى أن أداء GLM-5.3 في استغلال الثغرات السيبرانية يعادل ضعف أداء GLM-5.2.
وفقًا للمنشور، مكّنت عملية «abliteration» الشركة من تحديد الاتجاهات في تنشيطات النموذج المرتبطة بالرفض وإزالتها من أوزانه. وقالت إن قدرات النموذج في البرمجة والأمن السيبراني والعمل الوكيلي تظل سليمة بعد التعديل.
يستند الإصدار المعدّل إلى مقاييس الأداء المعيارية لـ GLM-5.3، والتي تشمل نتيجة بلغت 84.5% في CyberGym، متفوقًا على نماذج مثل Mythos 5 وGPT-5.6 Sol. وفي ExploitBench، أظهر GLM-5.3 معدل نجاح بلغ 54.4%، ارتفاعًا من 24.4% في GLM-5.2. كما أتمّ النموذج 105 مهام في ExploitGym خلال نافذة زمنية مدتها ساعتان، مقارنةً بـ29 مهمة سابقًا.
وفقًا للشركة، يستضيف النموذج في الولايات المتحدة، ويستخدم دقة FP8، ويضم نافذة سياق تبلغ مليون رمز. وقالت Abliteration.ai أيضًا إنها لا تحتفظ بأي مطالبات إدخال أو إخراج.
قالت الشركة إن النموذج متاح عبر API متوافقة مع تنسيق طلبات OpenAI. ويمكن للمستخدمين إنشاء مفتاح API عبر وحدة تحكم Abliteration.ai وإرسال الطلبات إلى نقطة نهاية إكمالات الدردشة الخاصة بها. كما تدعم API بث الرموز وتوفر بوابة سياسات لضوابط الحوكمة.
قالت الشركة إن النموذج مصمم للأمن السيبراني الهجومي، والاختبارات الهجومية للذكاء الاصطناعي، واختبار الوكلاء، وتطبيقات الثقة والسلامة.