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IA Chinesa GLM-5.3 Supera Rival Americano em Desafio de Segurança Cibernética

14/08/2026
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Modelo chinês GLM-5.3 supera Mythos 5 da Anthropic em teste de identificação de vulnerabilidades

A empresa chinesa Z.ai anunciou nesta sexta-feira (14) que seu modelo de inteligência artificial GLM-5.3 atingiu desempenho ligeiramente superior ao Mythos 5, da Anthropic, em uma avaliação voltada à identificação de vulnerabilidades em softwares. O resultado coloca a tecnologia chinesa entre os sistemas de IA capazes de atuar em tarefas avançadas de segurança cibernética, área que envolve a proteção de sistemas computacionais contra ataques e invasões digitais.

No CyberGym, teste que mede a capacidade de um modelo de examinar códigos, localizar falhas e confirmar se elas são realmente exploráveis, o GLM-5.3 registrou 84,5%, contra 83,8% do Mythos 5. Os números, porém, foram divulgados pela própria Z.ai e ainda não passaram por verificação independente. A vantagem chinesa desapareceu em uma etapa mais próxima da execução prática de ataques. No ExploitBench, avaliação que mede a transformação de vulnerabilidades encontradas em explorações efetivas, o modelo da Z.ai marcou 54,4%, enquanto o sistema da Anthropic chegou a 78%, indicando que o Mythos 5 mantém uma distância relevante quando a tarefa exige ir além da identificação das falhas.

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A Z.ai pretende disponibilizar o GLM-5.3 publicamente em aproximadamente duas semanas. Antes disso, a companhia afirma que concluirá avaliações de segurança e aprimorará os mecanismos destinados a impedir usos maliciosos. As funções consideradas mais sensíveis deverão ficar inicialmente restritas a usuários verificados por meio de um programa de acesso confiável. A estratégia representa uma mudança relevante para um modelo que a empresa pretende distribuir de forma aberta, já que sistemas capazes de encontrar vulnerabilidades também podem facilitar ataques, especialmente quando seus pesos — os arquivos que definem o funcionamento do modelo — podem ser baixados, modificados e combinados com outras ferramentas.

Entre as barreiras criadas pela Z.ai para reduzir esse risco estão filtros para pedidos considerados perigosos, mecanismos de acompanhamento da atividade do modelo e treinamento específico para que o sistema recuse solicitações maliciosas. A empresa afirma que essas proteções procuram separar atividades ofensivas de aplicações legítimas, como conserto de falhas, aprendizado sobre segurança digital e avaliações autorizadas de sistemas. Críticos, no entanto, apontam que parte desses controles pode perder eficácia depois que o modelo passa a circular livremente e pode ser alterado por terceiros.

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Gabriel Wagner, pesquisador de governança de inteligência artificial da Concordia AI, avaliou que a decisão tem relevância para o cenário chinês de segurança de modelos abertos. Para ele, o adiamento do lançamento por razões de segurança representa um sinal de amadurecimento das práticas de gerenciamento de riscos. A estratégia também estabelece um paralelo com o Project Glasswing, iniciativa da Anthropic que restringe o acesso ao Mythos 5 a organizações previamente avaliadas. No caso chinês, a Z.ai tenta apresentar a abertura do modelo como parte central da proposta, e não como uma vulnerabilidade.

A Z.ai defende que sistemas avançados de defesa digital não deveriam ficar concentrados entre poucos fornecedores de modelos fechados. Nesse contexto, a companhia anunciou o Open Source Shield, iniciativa destinada a avaliar projetos de código aberto, liberar o uso do modelo para atividades defensivas e incorporar recursos de auditoria de código ao ZCode, seu produto voltado à programação. O desempenho do GLM-5.3 também foi analisado em tarefas de maior duração. Nesses testes, o sistema realizou 105 tarefas de desenvolvimento de ataques em duas horas e 130 em seis horas. O Mythos 5, nas mesmas janelas, completou 181 e 247 tarefas.

O GLM-5.3 não foi concebido exclusivamente como ferramenta de segurança. A Z.ai o apresenta como um modelo geral de programação que recebeu treinamento adicional e aprendizado por reforço, técnica que ajusta o comportamento do sistema por meio de recompensas automáticas, para ampliar sua atuação em cibersegurança. O movimento ocorre após o crescimento da popularidade do GLM-5.2 entre desenvolvedores de diferentes países, modelo que ganhou espaço por suas capacidades de programação e operação como agente, com custo consideravelmente menor que sistemas norte-americanos de ponta.

A disputa também envolve outras empresas chinesas. Em junho, a companhia de segurança cibernética 360 declarou que seu sistema Tulongfeng havia atingido capacidade equivalente à do Mythos ao combinar modelos de IA, informações de segurança e ferramentas automatizadas. A alegação, assim como os números apresentados pela Z.ai, não foi confirmada de forma independente. No mês passado, a Hugging Face informou ter recorrido ao GLM-5.2 para se defender de uma invasão atribuída a um agente de inteligência artificial da OpenAI, episódio que reforça o interesse pelo uso de modelos chineses em operações defensivas e mostra que a tecnologia já vinha sendo empregada em cenários concretos de segurança.

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