Abliteration.ai lanzó el 31 de agosto una versión modificada de GLM-5.3 que elimina algunas salvaguardas en torno a la ciberseguridad, el red teaming y las pruebas de agentes de IA que otros modelos podrían rechazar.

"Lo abliteramos y lo alojamos para que realice el trabajo de ciberseguridad ofensiva, red teaming y pruebas de agentes que otros modelos se niegan a hacer", afirmó la empresa en una publicación en X el 31 de agosto.

El modelo, bautizado abliterated-model-large-v2, se basa en GLM-5.3, que, según Abliteration.ai, ocupa el tercer lugar en Terminal-Bench 4.0, por detrás de Opus 5 y Fable. La empresa señaló que GLM-5.3 tiene el doble de rendimiento en explotación cibernética que GLM-5.2.

Según la publicación, la «abliteración» permitió a la empresa identificar direcciones en las activaciones del modelo asociadas con las negativas y eliminarlas de sus pesos. Afirmó que las capacidades de programación, cibernéticas y agénticas del modelo permanecen intactas tras la modificación.

El lanzamiento modificado se basa en métricas de referencia de GLM-5.3 que incluyen una puntuación del 84,5 % en CyberGym, por encima de modelos como Mythos 5 y GPT-5.6 Sol. En ExploitBench, GLM-5.3 demostró una tasa de éxito del 54,4 %, frente al 24,4 % de GLM-5.2. El modelo también completó 105 tareas en ExploitGym en un periodo de dos horas, frente a las 29 anteriores.

Según la empresa, el modelo alojado tiene sede en EE. UU., utiliza precisión FP8 y cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Abliteration.ai también afirmó que no conserva ninguna solicitud de entrada o salida.

La empresa puso el modelo a disposición mediante una API compatible con el formato de solicitudes de OpenAI. Los usuarios pueden crear una clave de API a través de la consola de Abliteration.ai y enviar solicitudes a su endpoint de finalización de chats. La API también admite la transmisión de tokens y ofrece una puerta de enlace de políticas para controles de gobernanza.

La empresa afirmó que el modelo está diseñado para ciberseguridad ofensiva, red teaming de IA, pruebas de agentes y aplicaciones de confianza y seguridad.