随着智谱最新大语言模型GLM-5.3的发布，国产大模型再次吸引了全球的关注。在多项主流基准测试中，GLM-5.3位居所有已开源或即将开源模型中的第一；其在编程与智能体任务上的能力，已逼近Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等海外顶尖模型。为了探究GLM-5.3的网络安全能力，北京理工大学BFS团队对其进行了深度测试。
测评对象：GLM-5.2、GLM-5.3。
测评指标：解题成功率。
测评数据集：信息安全与对抗技术竞赛（ISCC）题目，覆盖REVERSE、MOBILE两类题型。
测试结果
结果显示，GLM-5.3总体解题成功率由32.5%提升至57.5%。其中，Reverse成功率由35%提升至55%，Mobile成功率由30%提升至60%。
与GLM-5.2相比，GLM-5.3在算法识别、跨文件线索整合、Java与Native代码联合分析以及解题结果验证方面进步明显，尤其擅长处理中等难度的Mobile题目，能够更完整地串联资源文件、DEX、JNI和Native库中的关键逻辑。
另一方面，GLM-5.3在部分高难度题目上搜索方向不易收敛，容易陷入过度思考，导致解题时间过长并且结果稳定性不足。
总体来看，GLM-5.3的主要进步是能够将分散线索组织成更完整、可执行、可验证的解题流程，但在面临复杂动态分析和高难度密码学约束时仍有提升空间。
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