Latenode

Anthropic: GLM-5.3 nahe an Claude, aber mit schwachen Schutzmaßnahmen

Schutzmaßnahmen bei Modellen mit offenen Gewichten können verändert oder entfernt werden. Teams mit sicherheitskritischen KI-Agenten benötigen daher Richtlinien und Kontrollen außerhalb des Modells.

Vergleich der Cyberfähigkeiten von GLM-5.3 und Claude mit Sicherheitsrisiken

Anthropic erklärte am 2026-09-29, dass Z.ais Modell GLM-5.3 mit offenen Gewichten Claude Mythos Preview bei der autonomen Exploit-Erstellung nahekommt, aber leichter missbraucht werden kann, weil jeder mit Zugriff auf die Gewichte seine Schutzmaßnahmen ändern oder entfernen kann.

In Anthropics Analyse löste GLM-5.3 50 von 410 ExploitBench-Aufgaben, gegenüber 56 von 410 bei Claude Mythos Preview. Anthropic berichtete außerdem über hohe Umgehungsraten für die Sicherheitsebene von GLM-5.3 in simulierten Tests mit schädlichen Aufgaben: 64 % mit einer Tarnungsgeschichte, 92 % mit vorausgefüllter Begründung und 100 % nach Abliteration.

Eine separate Bewertung von NIST/CAISI bezeichnete GLM-5.3 als das bisher cyberfähigste veröffentlichte Modell mit offenen Gewichten. Zugleich schätzte sie, dass es bei der gesamten Cyberfähigkeit noch rund vier Monate hinter der aktuellen US-Spitze liegt.

Für Teams, die offene Modelle in Coding-, Red-Team- oder Sicherheits-Workflows einsetzen, ist die Schlussfolgerung klar: Verlassen Sie sich nicht allein auf Modellverweigerungen. Ergänzen Sie das umgebende System um Berechtigungen, Protokollierung, Freigaben und Ausführungslimits.

Wenn sich Modelle und APIs ändern läuft der Workflow weiter

Verbinden Sie die Modelle und Apps aus solchen Meldungen in einem Szenario. Ändert ein Anbieter Routing, Preise oder Verfügbarkeit, aktualisieren Sie den Workflow — Sie fangen nicht von vorn an.

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