Aikido ships Altar 1, an open-weight security model distilled and pruned from GLM 5.3
AWQ INT4 quantisation and expert pruning cut Altar 1 from 1.51 TB to 328 GB (168 of 256 experts). It runs on a 4-H200 node; Aikido's 32-CVE benchmark gave 60.4% recall (23 hits) versus 61.5% for the quantised GLM 5.3 baseline.
比利时安全公司 Aikido 9 月 21 日通过路透社披露并发布开源权重安全模型 Altar 1，该模型基于智谱 GLM 5.3 微调，专为漏洞检测与安全代码审查设计，允许企业将源代码与安全敏感产物保留在本地推理环境，避免发送给第三方 API。
Altar 1 通过 AWQ INT4 量化将 GLM 5.3 体积从 1.51 TB 降至 488 GB，再通过专家剪枝降至 328 GB，保留 168 个原始专家中保留对网络安全任务贡献最大的 168 个；剪枝由 Aikido 内部渗透测试日志选择，且未使用任何客户数据。模型可部署在 4 张 NVIDIA H200 GPU 节点上，使用最新版本 vLLM；剪枝阶段使用 Cerebras REAP。
在 Aikido 内部 32 项 CVE 基准测试中，Altar 1 平均召回率 60.4%、找到 23 个漏洞；量化版 GLM 5.3 基线为 61.5%（同样找到 23 个）；完整版 GLM 5.3 为 65.6%（找到 25 个）。Aikido 称 Altar 1 保留了 92% 的原模型漏洞覆盖能力，并在某客户生产环境渗透测试中识别出一项严重级别漏洞。
Altar 1 已集成进 Aikido Machine——一款面向客户的自主渗透测试设备，支持在隔离与气隙环境中运行。客户案例包括比利时银行 Belfius。模型权重由 Aikido 在 Hugging Face 上托管，许可为「Aikido 开放权重」，允许本地部署与商用但由公司管理权重分发。