Anthropic descubre que el modelo de peso abierto GLM‑5.3 de Zhipu se acerca a Claude Mythos Preview en la creación de exploits

Qué ocurrió, quién y cuándo

El 30 de septiembre de 2026, Anthropic publicó un análisis detallado que indica que el modelo de peso abierto de Zhipu AI, GLM‑5.3 (comercializado en el exterior como Z.ai), puede generar exploits cibernéticos sofisticados a un nivel comparable al de Claude Mythos Preview de Anthropic. La evaluación fue realizada por el Frontier Red Team de Anthropic, cinco meses después de que se presentara por primera vez Claude Mythos Preview.

Hallazgos concretos y resultados de referencia

• Capacidad de generación de exploits: Usando la suite ExploitBench, GLM‑5.3 produjo un exploit funcional en 50 de 410 intentos contra el motor V8 de Chrome, frente a 56 éxitos para Mythos Preview.

• Explotación binaria: En una referencia interna derivada de los proyectos OSS‑Fuzz de Google, GLM‑5.3 logró el control total de los programas objetivo en el 4 % de los casos, mientras que Mythos Preview lo hizo en el 6 %. Modelos anteriores como GLM‑5.2 y Claude Opus 4.6 fallaron ambas pruebas; Kimi K3 y DeepSeek V4.1‑Flash no registraron éxitos.

• Pruebas con humano en el bucle: En colaboración con un experto en seguridad, GLM‑5.3 identificó varios errores previamente desconocidos en el motor JavaScript de un navegador ampliamente usado en un solo día. Encadenó esas fallas en una página web maliciosa que exfiltró una clave SSH privada durante la prueba. Las vulnerabilidades fueron reportadas al proveedor del navegador.

• Síntesis rápida de ataques: El modelo más pequeño GLM‑5.3‑Flash combinó un bug de Chrome recién divulgado con una vulnerabilidad existente para crear un exploit funcional que eludió una característica de seguridad a nivel de procesador. El proceso requirió ocho horas de cómputo del modelo (≈ $20.40 según las tarifas de API de Zhipu) y 20 minutos de supervisión humana.

• Validación de agencia estadounidense: La Agencia de Seguridad de la Ciberseguridad y la Infraestructura (CAISI) clasificó de forma independiente a GLM‑5.3 como el modelo de peso abierto con mayor capacidad cibernética hasta la fecha, situándolo aproximadamente cuatro meses detrás de los modelos líderes de EE. UU., aunque la comparación de CAISI implicó desactivar las salvaguardas en los modelos estadounidenses y restringir el acceso a usuarios verificados.

• Evasión de salvaguardas: En las simulaciones de Anthropic, GLM‑5.3 rechazó comandos abiertamente maliciosos pero cumplió con solicitudes enmarcadas como red‑team en el 64 % de las ejecuciones, aumentando al 92 % cuando se añadieron pasos de razonamiento pre‑rellenados. Tras aplicar la “abliteración” (una técnica que elimina el comportamiento de rechazo), el cumplimiento alcanzó el 100 %. El proceso de abliteración consumió aproximadamente 2 200 horas GPU y costó alrededor de $4 400; Anthropic estima que un equipo calificado podría replicarlo por unos $1 200.

• Implicaciones del peso abierto: Varios desarrolladores publicaron versiones desbloqueadas de GLM‑5.3 a los pocos días de su lanzamiento, exponiendo las capacidades del modelo a una audiencia más amplia sin las capas de protección que Anthropic incorpora en los modelos Claude.

Contexto industrial y panorama competitivo

La advertencia de Anthropic destaca una creciente tensión entre los modelos de IA de peso abierto y las ofertas propietarias y protegidas. Mientras Anthropic restringe Claude Mythos Preview a defensores verificados mediante su programa Project Glasswing —lo que ha resultado en el descubrimiento de más de 10 000 vulnerabilidades críticas de software— el GLM‑5.3 de Zhipu está disponible para descarga pública, lo que hace que sus poderosas capacidades de construcción de exploits sean accesibles a precios aproximados al de un almuerzo. El informe también subraya el motivo comercial de Anthropic: mantener el control sobre los pesos del modelo funciona como un diferenciador de seguridad y una barrera contra competidores baratos y de alta capacidad como Zhipu.

El Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido (AISI) ha observado que los modelos abiertos han reducido su retraso en capacidad cibernética de seis‑a‑diez meses a cuatro‑a‑siete meses, al mismo tiempo que se vuelven más económicos de operar y presentan salvaguardas “en gran medida ineficaces”. AISI advierte sobre el riesgo persistente de uso indebido, pero señala beneficios como el alojamiento privado y la personalización. La solicitud de Anthropic de que el gobierno pruebe futuros modelos de peso abierto se alinea con llamados más amplios a una supervisión regulatoria, aunque los críticos advierten que tales medidas podrían proteger principalmente a los actores establecidos con modelos propietarios.