CrowdStrike 报告称黑客用 Claude Code 与 DeepSeek 攻破韩国多家银行
CrowdStrike 报告称，2026 年 9 月下旬至 10 月初韩国多家金融机构遭针对性网络攻击，新韩银行约 2.5 万名客户信息受影响，KB 国民银行、韩亚银行等也有不同程度泄露。
为什么值得看
CrowdStrike 报告披露的攻击链细节，可供安全从业者观察 AI Agent 被用于真实金融渗透的方式。
智谱 GLM
全部主题智谱的 GLM 系列模型动态：旗舰开源发布、代码与推理能力迭代、商业化与生态进展的追踪。
12条精选相关主题千问 QwenKimi / 月之暗面开源生态
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第 1–12 条 · 共 12 条PyTorch研习社精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
DeeplearningAI精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Z.ai 发布 GLM-5.3，网络安全能力提升并推迟开源权重
Z.ai 通过微调前代 GLM-5.2 推出旗舰模型 GLM-5.3，总参数 7530 亿、每 token 激活 400 亿，输入最多 100 万 token、输出最多 128,000 token，速度每秒 90 token。
为什么值得看
以独立测试数据对比 GLM-5.3 与 Kimi K3、Claude Opus 5 等模型，并呈现开源权重网络安全争议中双方的实际依据。
ollama(@ollama)精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Ollama 上线 GLM-5.3，并提供云端 Flash 版本
Ollama 正在上线 GLM-5.3，提供私有、快速、美国和欧洲托管、不留存数据的服务，并推出云端版本 GLM-5.3-Flash 供试用。
为什么值得看
GLM-5.3 在 Ollama 上线并提供云端 Flash 版本，读者可了解在 Claude Code 等工具中的接入方式与开源权重入口。
向阳乔木推荐看精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱认领匿名模型 Ox-Alpha 为 GLM-5.3-Flash，开源并以 Opus 4.8 的 1/40 价格提供
智谱认领了此前在 X 上刷屏的匿名模型 Ox-Alpha（中文社区称“牛来”），正式名称为 GLM-5.3-Flash，320B 总参数、仅激活 18B，是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。
为什么值得看
文章把匿名模型的身份揭晓、参数与价格和多个实测案例放在一起，读者可据此判断它在多模态任务上的成本与可用性。
歸藏的AI工具箱精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱 GLM-5.3 Flash 开源：匿名模型 Ox Alpha 揭晓，价格远超 DeepSeek V4 Flash
匿名上线 OpenRouter 的 Ox Alpha 正式揭晓为智谱 GLM-5.3 Flash，并已 MIT 开源上架 API。
为什么值得看
作者用三个有技术门槛的前端复刻案例实测该模型的多模态理解与编码能力，并给出与 DeepSeek V4 Flash 的对比。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash：320B-A18B、1M 上下文、MIT 许可
Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash，原生多模态、支持 100 万 token 上下文窗口，模型规模为 320B-A18B，以 MIT 许可证开放权重，此前以 Ox Alpha 为名预览并完全运行在中国 AI 芯片上。
为什么值得看
从公开定价、上下文窗口和 MIT 开源许可三个维度，可以判断这款模型对日常任务的成本影响。
智谱精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash，定价为 GLM-5.3 的 1/10
智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），为 GLM-5 系列首个原生多模态模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index 中取得 57 分，与 Claude Opus 4.8 持平。
为什么值得看
智谱开源 GLM-5.3-Flash，公开了参数规模、定价倍差与国产芯片推理的工程细节，可对比同级别前沿模型的成本路线。
Interconnects AI — Nathan Lambert精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GLM-5.3 发布：中国实验室如何跟上前沿
Z.ai 发布 GLM-5.3，目前仅在编码套餐中提供，之后将上线 API，两周后登陆 Hugging Face 开放权重。
为什么值得看
以 Z.ai 被称为仅靠后训练扩展的小参数模型为切口，拆解中国实验室贴近前沿的发布节奏与数据产业因素。
智谱精选AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱发布 GLM-5.3，编程能力提升并在网络安全任务中涌现新能力
智谱发布 GLM-5.3，基座模型与 GLM-5.2 相同，提升全部来自后训练 Scaling，官方称其为编程能力最强的开源模型。内部体感评测较 GLM-5.2 提升 50%，Terminal-Bench 3.0 得分从 4.6 升至 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 升至 66.9，Agents' Last Exam 从 23.8 升至 28.5。
为什么值得看
官方给出后训练Scaling带来的编程与安全能力实测对比，可据此判断开源模型在编程和安全任务上的位置。
Interconnects AI — Nathan Lambert精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GLM-5.2 是开放智能体的跃变节点
Nathan Lambert 认为智谱 GLM-5.2 是首个在编码 harness 中作为通用智能体真正好用的开放权重模型，其热度在社区中只有 DeepSeek R1 发布时有类似规模。
为什么值得看
作者亲自用 GLM-5.2 在 Claude Code 中跑通工作流，并给出与 DeepSeek R1 时刻的对照，可看开源模型替代前沿闭源的具体进度。
智谱精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GLM-5.2上线并开源：专注Coding与长程任务
智谱上线并开源 GLM-5.2，主打 1M 上下文与长程任务能力，模型权重采用 MIT 协议，已在 Hugging Face 与 ModelScope 开放下载。
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原文给出 GLM-5.2 在长程编码任务上的基准位置与 1M 上下文设计，读者可据此判断开源编码模型与 Claude Opus 的差距。
智谱精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱 GLM-5.2 全量开放，下周开源并采用 MIT 协议
智谱宣布 GLM-5.2 面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite、Pro、Max 和团队版；该模型支持 1M 上下文，官方称其在长程任务中保持领先，并称其为此前最强的国产 Coding 模型。GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。
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智谱披露 GLM-5.2 的 1M 上下文、下周开源与 MIT 协议，读者可据此判断开放程度与部署节奏。