La cinese Z.ai sfida Anthropic con il nuovo modello di cybersicurezza AI GLM-5.3
Punti chiave
- •Il modello GLM-5.3 avrebbe leggermente superato Mythos 5 di Anthropic nei test di individuazione delle vulnerabilità CyberGym.
- •Le affermazioni non sono state verificate in modo indipendente e sono circolate sui social media.
- •Lo sviluppo descritto ricorda la distillazione, in cui un modello viene addestrato utilizzando gli output di un sistema più potente.
- •GLM-5.3 è presentato come un modello open source, a differenza dei sistemi ad accesso limitato di Anthropic.
- •Zhipu AI è stata inserita nella Entity List del Dipartimento del Commercio statunitense nel gennaio 2025, il che ne limita l'accesso ai fornitori di tecnologia statunitensi.

Zhipu AI, meglio nota come Z.ai, avrebbe sviluppato un modello di cybersicurezza in grado di rivaleggiare con Mythos 5 di Anthropic, secondo informazioni circolate sui social media.
L'azienda avrebbe ottenuto questo risultato interrogando estesamente l'AI di Anthropic e utilizzando le risposte per costruire un modello comparabile. Le affermazioni non sono state verificate in modo indipendente. L'approccio descritto ricorda ciò che i ricercatori di AI chiamano distillazione, processo in cui un modello viene addestrato sugli output di un sistema più capace. I principali fornitori di AI, tra cui Anthropic, in genere limitano nei loro termini di servizio l'utilizzo degli output dei propri modelli per sviluppare sistemi concorrenti.
Il nuovo modello, GLM-5.3, avrebbe leggermente superato Mythos 5 nei test di individuazione delle vulnerabilità CyberGym — un benchmark progettato per misurare quanto bene i modelli di AI identificano le vulnerabilità di sicurezza — un risultato descritto come un salto significativo nelle capacità AI della Cina, ottenuto con meno risorse. A differenza del modello ad accesso limitato di Anthropic, GLM-5.3 è presentato come un'offerta open source. Nella pratica, le versioni AI open source consentono agli sviluppatori di scaricare i pesi dei modelli, ispezionarli, eseguirli sulla propria infrastruttura e adattarli a compiti specifici — in contrasto con i sistemi ad accesso limitato che gli utenti non possono esaminare direttamente. Questa distinzione ha un peso particolare nella cybersicurezza, dove gli strumenti per l'individuazione delle vulnerabilità sono per natura a duplice impiego: la stessa capacità che aiuta i difensori a correggere le falle può anche aiutare gli aggressori a individuarle.
Zhipu AI è uno degli sviluppatori di AI più noti della Cina, fondata come spin-off dell'Università Tsinghua, e la sua serie GLM figura tra le famiglie di modelli più in vista del Paese. Nel gennaio 2025 l'azienda è stata inserita nella Entity List del Dipartimento del Commercio statunitense, una misura che richiede ai fornitori statunitensi di ottenere una licenza prima di vendervi tecnologia americana, e gli sviluppatori cinesi di AI operano in generale nell'ambito dei controlli statunitensi all'esportazione sui chip avanzati utilizzati per addestrare i grandi modelli. Anthropic, con sede negli Stati Uniti, è nota per la sua famiglia di modelli Claude e limita l'accesso ad alcuni dei suoi sistemi più capaci. Le pubblicazioni di modelli a pesi aperti sono diventate una strategia competitiva per diversi laboratori cinesi, tra cui DeepSeek, i cui modelli pubblicati apertamente hanno attirato l'attenzione internazionale all'inizio del 2025.
Il rapporto suggerisce che questo sviluppo potrebbe segnare un cambiamento nel panorama competitivo della cybersicurezza AI, con Z.ai che emerge come sfidante formidabile della posizione di Anthropic nel settore.
Le prossime valutazioni e le pubblicazioni di benchmark sono attese per chiarire ulteriormente l'impatto dei progressi di Z.ai sulla posizione di mercato di Anthropic. Sia Anthropic sia Z.ai potrebbero rilasciare dati sulle prestazioni o aggiornamenti aggiuntivi in grado di influenzare le dinamiche di mercato, e mosse strategiche di Anthropic — come aggiornamenti al suo modello Mythos o partenariati con nuovi partner verificati — potrebbero anch'esse incidere sul panorama competitivo.