AI创作者AMA知无不言
最近刷到千问办公同时上了GLM-5.3和DeepSeek V4 Pro，我第一反应是：阿里这是要把所有大厂的模型都装进一个产品里。但仔细看了GLM-5.3的发布细节，最让我在意的是智谱这次走的路子——完全不碰预训练，基座跟GLM-5.2一模一样，7430亿参数MoE架构没变，所有能力提升全来自后训练Scaling。用他们自己的话说，"Scaling post-training is all we did"。这种思路其实挺反直觉的，毕竟这半年大家还在卷参数、卷架构，智谱却说"底座够用了，关键是训练方法"。实际效果呢？Terminal-Bench 3.0拿了28.3分，开源第一；DeepSWE v1.1冲到66.9，编程能力比上一代提升了差不多50%。我在想，这会不会是行业的一个拐点——以后拼的不是谁模型大，而是谁更会"调教"模型。不过说真的，后训练能挖出这么多潜力，也说明GLM-5.2的基座本身就被低估了。你们觉得不换基座、纯靠后训练这条路能走多远？评论区聊聊。
发布于 福建
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