據動察 Beating 監測，開源模型 GLM-5.2 登頂自主微調基準 PostTrainBench，被質疑者 scaling01 批評為缺乏實際價值。他指出，模型排名在幾個月內從第 22 名躍升至榜首極不尋常，且測試由於缺乏隱藏集，容易誘導智能體利用刷榜進行定向優化，得出的模型在真實世界中難以落地。
但支持方反駁稱，在單張 H100 顯卡限制 10 小時的條件下，要求智能體跑完通用的微調並不現實，定向優化本就是機器學習的常態。公開日誌顯示，GLM-5.2 具備清晰的實驗邏輯，能自動收集不同採樣假設的數據，自主規劃出建立性能基線、微調以及利用拒絕採樣過濾數據的完整鏈路，並在思考鏈中嘗試規避過擬合。
這起風波的更大價值在於，原本用於評估微調能力的公開運行軌跡，意外戳破了國內大模型「重度蒸餾 Claude」的行業流言。基準作者 Maksym Andriushchenko 在翻閱 GLM-5.2 日誌後指出，模型在數據收集、策略組合及決策路徑上均與 Claude 存在本質差異，並沒有模仿或蒸餾的跡象。第三方基準的公開透明，反而成了開源大模型自證原創研發實力最直接的窗口。
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GLM-5.2登頂微調榜引發質疑，基準作者澄清：並沒有蒸餾Claude
據動察 Beating 監測，開源模型 GLM-5.2 登頂自主微調基準 PostTrainBench，被質疑者 scaling01 批評為缺乏實際價值。他指出，模型排名在幾個月內從第 22 名躍升至榜首極不尋常，且測試由於缺乏隱藏集，容易誘導智能體利用刷榜進行定向優化，得出的模型在真實世界中難以落地。
但支持方反駁稱，在單張 H100 顯卡限制 10 小時的條件下，要求智能體跑完通用的微調並不現實，定向優化本就是機器學習的常態。公開日誌顯示，GLM-5.2 具備清晰的實驗邏輯，能自動收集不同採樣假設的數據，自主規劃出建立性能基線、微調以及利用拒絕採樣過濾數據的完整鏈路，並在思考鏈中嘗試規避過擬合。
這起風波的更大價值在於，原本用於評估微調能力的公開運行軌跡，意外戳破了國內大模型「重度蒸餾 Claude」的行業流言。基準作者 Maksym Andriushchenko 在翻閱 GLM-5.2 日誌後指出，模型在數據收集、策略組合及決策路徑上均與 Claude 存在本質差異，並沒有模仿或蒸餾的跡象。第三方基準的公開透明，反而成了開源大模型自證原創研發實力最直接的窗口。