Çinli Yapay Zekâ Girişimi Z.ai, Mythos 5’i Geride Bırakıyor?
Z.ai, 14.08.2026 15:37’de açıklamasında, açık kaynaklı GLM-5.3 modelinin yazılım açıklarını tespit etme testlerinde Anthropic’in Mythos 5 modeline yaklaştığını söyledi. İnanılmaz bir haber! GLM-5.3, CyberGym testinde yüzde 84,5 puan alırken Mythos 5 yüzde 83,8’i buldu. Bu rakamlar bağımsız kaynaklarca doğrulanmadı, yani net değil. Gerçek şu ki, GLM-5.3 savunma amaçlı araştırmalarda açıkları saldırıya dönüştürmede Mythos 5’ten geride kaldı.
ExploitBench testinde de fark açtı. Z.ai, kendi modelinin yüzde 54,4, Mythos 5’in ise yüzde 78,0 puan aldığını duyurdu. Yani Mythos 5, GLM-5.3’ten çok daha üstün görünüyor. Ama yine de GLM-5.3, zaman bazlı testlerde iki saatte 105, altı saatte 130 saldırı geliştirme görevini tamamladı. Mythos 5 ise aynı sürelerde 181 ve 247 görevi başarıyla bitirdi. Bu rakamlar da bağımsız teyit edilmedi, sadece Z.ai’nin iddiaları.
Anthropic, Mythos 5’i yalnızca denetimden geçmiş kuruluşlara sunuyor. Çünkü yazılım açıklarını bulma ve kullanma kabiliyeti, hem savunuculara hem de saldırganlara yardım edebilir. Z.ai, güvenlik değerlendirmelerini tamamlayıp koruma katmanlarını güçlendirdikten sonra GLM-5.3’ü iki hafta içinde kamuya açacağını duyurdu. Modelin hassas siber güvenlik fonksiyonları “güvenilir erişim” programıyla sadece doğrulanmış kullanıcılara açık olacak. Ayrıca riskli talepleri tarayan, zararlı görevleri reddeden koruma katmanları eklendi.
Şirket, Mythos’un temsil ettiği kısıtlı erişim modeline meydan okuyor. O, sınırlı sayıda kapalı model sağlayıcısının kontrolünde kalmak yerine açık kaynaklı yazılım geliştiricilerine ve küçük güvenlik ekiplerine sunulmalı. Bu amaçla “Açık Kaynak Kalkanı” girişimini başlattı. Aynı zamanda Tulongfeng’in Mythos düzeyinde yeteneklere ulaştığını iddia ettiği 360 şirketi de göz önünde bulunduruyor. Ancak bu iddialar da bağımsız olarak teyit edilmedi.
GLM-5.3, özel amaçlı bir güvenlik sistemi değil, genel amaçlı kodlama modeli olarak öne çıkıyor. Z.ai, modelin siber güvenlik kabiliyetlerini genişletilmiş eğitim sonrası süreçler ve pekiştirmeli öğrenme ile kazandığını belirtti. Aynı temel modeli kullanan GLM-5.2, uzun ve çeşitli görev ortamlarında eğitildi. Kullanıcılar ve analistler, GLM-5.2’nin ABD modellerine yaklaştığını ve maliyetin çok daha düşük olduğunu söylüyor. Peki, GLM-5.3 ile Mythos 5 arasındaki farklar ne kadar kritik?
Kaynak: Orijinal Haber
