중국 Z.ai, GLM-5.3 공개로 Anthropic ‘Mythos 5’와 보안·코딩 성능 경쟁 가속
- 베이징 기반 인공지능 스타트업 Z.ai는 2026년 8월 14일 오픈소스 대형언어모델 ‘GLM-5.3’를 공개하고 코딩 및 소프트웨어 취약점 탐지 성능이 Anthropic의 제한 모델 ‘Mythos 5’를 근접하게 추격한다는 점을 강조했으며, 이 모델은 이전 버전 GLM-5.2 대비 코드 작성·에이전트 성능을 50% 향상해 서구 개발자 커뮤니티와 보안 연구자들 사이에서 중국산 AI 도구의 신뢰성과 활용도를 높이는 계기를 만들고 있다.
- GLM-5.3는 보안 벤치마크 ‘CyberGym’에서 소스코드 기반 취약점 식별·검증 능력을 평가받아 84.5%를 기록해 Anthropic ‘Mythos 5’의 83.8%와 OpenAI ‘GPT-5.6 Sol’의 83.6%를 소폭 상회했고, ‘ExploitBench’에서는 취약점으로 실제 공격 코드를 구성하는 난도가 높은 과제에서 54.4%를 기록해 이전 GLM-5.2의 24.4%를 두 배 이상 끌어올리면서도 Mythos 5의 78.0%와 GPT-5.6 Sol의 76.5%에는 아직 못 미치는 성능 격차를 보여준다.
- Z.ai는 GLM-5.3를 활용해 중국 내·외 보안 팀과 함께 실제 소프트웨어 코드베이스를 점검한 결과 269개 프로젝트에서 총 2,436개의 취약점을 찾아내고 전문가 검토를 거쳐 1,097개를 중∙고위험으로 분류했으며, 이 과정에서 일부 취약점은 약 40년에 걸쳐 방치돼 온 레거시 시스템 코드에서 발견되어 장기간 누적된 소프트웨어 안전 리스크를 인공지능 기반 자동 분석이 단기간에 표면화할 수 있음을 보여준다.
- GLM-5.3는 오픈소스 라이선스로 공개돼 연구자와 기업이 모델 가중치와 보안 성능을 직접 검증할 수 있고, Z.ai는 자사 ‘Z.ai Code Bench’와 ‘Terminal Bench 3.0’, ‘Agents’ Last Exam (CLI)’ 등에서 GLM-5.2 대비 코드 에이전트 성능을 50% 향상시키며 명령줄 작업·장기 코드 수정 과제를 더 안정적으로 수행한다고 설명해, 개방형 생태계 내에서 중국발 AI 모델이 사이버보안 분야의 사실상 표준 벤치마크 경쟁에 본격 참여하는 구조를 만들고 있다.
- 중국 기업 Zhipu와 Z.ai가 Mythos 5, GPT-5.6 Sol 같은 미국계 최상위 모델과 동일한 보안 벤치마크인 CyberGym, ExploitBench, ExploitGym에서 결과를 비교하며 공개 경쟁을 선언한 것은 자국 AI 기술의 사이버 방어 능력을 수치로 입증하려는 전략으로, GLM-5.3가 CyberGym에서 오픈소스 최고 점수를 얻은 동시에 공격 코드 생성 과제에서는 여전히 미국 모델에 뒤처진다는 데이터를 투명하게 밝힘으로써 중국 AI 진영이 방어 중심 보안 기능에서 우위를 확보하고 공격·익스플로잇 역량을 통제된 방향으로 관리하려는 정책 기조와도 맞물린다.
- GLM-5.3가 오픈소스로 배포되면서 Anthropic ‘Mythos 5’ 같은 폐쇄형 보안 특화 모델과 거의 동일한 취약점 탐지 성능을 대중에게 제공하는 구도가 형성돼, 한국에서는 국산·외산 AI 코드를 활용한 소프트웨어 취약점 자동 점검 인프라를 조기에 구축해 공공·국방·기간산업 시스템의 레거시 코드 정비와 보안 규제 이행을 지원하는 동시에, 중국·미국계 모델을 병행 활용할 때 소스코드 유출·모델 악용 가능성을 관리할 법·제도적 가이드라인을 마련할 필요가 있다.
GLM-5.3는 오픈소스 기반으로 최고 수준의 취약점 탐지 성능을 공개 경쟁에 올려놓은 첫 중국 모델인 만큼, 정책 담당자는 국내 공공·기간산업 코드 진단에 이런 개방형 AI를 시험 도입하되 데이터 주권·공급망 의존·모델 적대적 활용 리스크를 평가하는 제도적 안전장치를 병행 설계하는 것이 바람직하다.
주요 용어: GLM-5.3(중국 Z.ai가 개발한 오픈소스 대형언어모델로 코딩·취약점 탐지 성능을 강화한 버전), CyberGym·ExploitBench(인공지능이 소스코드에서 취약점을 찾고 실제 공격 코드를 구성하는 능력을 평가하는 사이버보안 성능 벤치마크)
출처: Nikkei Asia