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GLM-5.2登顶微调榜引质疑，基准作者澄清：并没有蒸馏Claude
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2026-07-06 06:15:34
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据动察 Beating 监测，开源模型 GLM-5.2 登顶自主微调基准 PostTrainBench，被质疑者 scaling01 批评为缺乏实际价值。他指出，模型排名在几个月内从第 22 名跃升至榜首极不寻常，且测试由于缺乏隐藏集，容易诱导智能体利用刷榜进行定向优化，得出的模型在真实世界中难以落地。
但支持方反驳称，在单张 H100 显卡限制 10 小时的条件下，要求智能体跑完通用的微调并不现实，定向优化本就是机器学习的常态。公开日志显示，GLM-5.2 具备清晰的实验逻辑，能自动收集不同采样假设的数据，自主规划出建立性能基线、微调以及利用拒绝采样过滤数据的完整链路，并在思考链中尝试规避过拟合。
这起风波的更大价值在于，原本用于评估微调能力的公开运行轨迹，意外戳破了国内大模型「重度蒸馏 Claude」的行业流言。基准作者 Maksym Andriushchenko 在翻阅 GLM-5.2 日志后指出，模型在数据收集、策略组合及决策路径上均与 Claude 存在本质差异，并没有模仿或蒸馏的迹象。第三方基准的公开透明，反而成了开源大模型自证原创研发实力最直接的窗口。
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GLM-5.2登顶微调榜引质疑，基准作者澄清：并没有蒸馏Claude
但支持方反驳称，在单张 H100 显卡限制 10 小时的条件下，要求智能体跑完通用的微调并不现实，定向优化本就是机器学习的常态。公开日志显示，GLM-5.2 具备清晰的实验逻辑，能自动收集不同采样假设的数据，自主规划出建立性能基线、微调以及利用拒绝采样过滤数据的完整链路，并在思考链中尝试规避过拟合。
这起风波的更大价值在于，原本用于评估微调能力的公开运行轨迹，意外戳破了国内大模型「重度蒸馏 Claude」的行业流言。基准作者 Maksym Andriushchenko 在翻阅 GLM-5.2 日志后指出，模型在数据收集、策略组合及决策路径上均与 Claude 存在本质差异，并没有模仿或蒸馏的迹象。第三方基准的公开透明，反而成了开源大模型自证原创研发实力最直接的窗口。