Abliteration.ai于Aug. 31发布了GLM-5.3的修改版本，移除了一些围绕网络安全、红队测试和AI代理测试的安全防护措施，而其他模型可能会拒绝执行这些任务。

“我们对其进行了消融处理并托管了它，让它能够完成其他模型拒绝执行的攻击性网络安全、红队测试和代理测试工作，”该公司在X上的帖子中于Aug. 31表示。

该模型名为abliterated-model-large-v2，基于GLM-5.3。Abliteration.ai称，GLM-5.3在Terminal-Bench 4.0中排名第三，仅次于Opus 5和Fable。该公司指出，GLM-5.3的网络攻击利用性能是GLM-5.2的两倍。

据该帖子称，“abliteration”使公司能够识别出模型激活值中与拒答相关的方向，并将其从模型权重中移除。该公司表示，修改后模型的编码、网络安全和代理能力仍保持完整。

该修改版基于GLM-5.3的基准测试指标，其中包括在CyberGym中取得84.5%的得分，超过Mythos 5和GPT-5.6 Sol等模型。在ExploitBench中，GLM-5.3的成功率达到54.4%，高于GLM-5.2的24.4%。该模型还在两小时窗口内完成了ExploitGym中的105项任务，而此前为29项。

据该公司称，这一托管模型位于美国，采用FP8精度，并拥有1 million-token的上下文窗口。Abliteration.ai还表示，它不会保留任何输入或输出提示词。

该公司表示，这一模型可通过兼容OpenAI请求格式的API使用。用户可以通过Abliteration.ai控制台创建API密钥，并向其聊天补全端点发送请求。该API还支持令牌流式传输，并提供用于治理控制的策略网关。

该公司表示，这一模型面向攻击性网络安全、AI红队测试、代理测试以及信任与安全应用。