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GLM-5.2 在微調基準測試中名列前茅，引發爭議後作者澄清：未對 Claude 進行蒸餾
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2026-07-06 06:21:40
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根據動察 beatings 的監測，開源模型 GLM-5.2 在自我微調基準測試 PostTrainBench 中奪冠，但遭到挑戰者 scaling01 批評其缺乏實用價值。他指出該模型排名在短短幾個月內從第 22 名躍升至第 1 名，極不尋常，且測試缺乏隱藏測試集，容易讓代理利用排名優化，導致模型難以在現實世界中落地。然而支持者反駁稱，期望代理在單一 H100 GPU 約束下 10 小時內完成通用微調是不切實際的，針對性優化是機器學習常態。公開日誌顯示 GLM-5.2 具有清晰的實驗邏輯，能自動收集不同採樣假設的數據，自主規劃建立性能基線、微調及使用拒絕採樣過濾數據的完整鏈路，同時嘗試避免推理鏈中的過擬合。這場爭議的更大價值在於，原本用於評估微調能力的公開操作軌跡，意外地打破了業界關於國產大模型大量蒸餾自 Claude 的傳言。基準測試作者 Maksym Andriushchenko 在審查 GLM-5.2 日誌後指出，該模型在數據收集、策略組合及決策路徑上與 Claude 有本質差異，無模仿或蒸餾跡象。第三方基準測試的透明度反而成為開源大模型展示原創研發能力最直接的窗口。
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