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GLM-5.2在争议中登顶微调基准，作者澄清：未蒸馏Claude
空投黑洞
2026-07-06 06:21:40
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据东察Beat的监测，开源模型GLM-5.2在自微调基准PostTrainBench上夺得榜首，但却遭到挑战者scaling01的批评，称其缺乏实际价值。他指出，该模型的排名在短短几个月内从第22名跃升到第1名，这非常不寻常；同时测试缺少隐藏集，使得智能体很容易利用排名优化，从而产生难以在真实世界落地的模型。然而，支持者则反驳称，在单张H100 GPU的约束下，期望智能体在10小时内完成通用微调并不现实；而有针对性的优化是机器学习领域的常态。公开日志显示，GLM-5.2具有清晰的实验逻辑：它能够自动从不同采样假设中收集数据，自治规划建立性能基线、微调以及使用拒绝采样（rejection sampling）筛选数据的完整链条，同时试图避免推理链条中的过拟合。这场争议更大的价值在于：原本用于评估微调能力的公开运行轨迹，反而意外地戳破了业界关于国内大模型被大量从Claude蒸馏而来的传闻。基准测试作者Maksym Andriushchenko在审阅GLM-5.2日志后表示，GLM-5.2在数据收集、策略组合以及决策路径方面与Claude存在本质差异，未见模仿或蒸馏的迹象。第三方基准的透明性反而成为开源大模型展示其原创研发能力最直接的一扇窗口。
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