GLM下一代模型爆料：超大基座规模与年轻核心团队 · 话题榜 · TwKit

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🚨重磅爆料！GLM-5.4/5.5专家纪要流出：智谱下一代基座直接干到2.5-3.5T！还要Day1大规模供得上！有望比肩Claude Fable 5.1！ 一份在投资圈流传的专家访谈纪要显示，智谱下一代基座模型，市场传闻的GLM-5.4/5.5 细节比此前预期更激进： 🔹参数规模大幅超预期：并非此前传闻的1.6万亿，实际在2.5万亿至3.5万亿区间。相比今年8月发布的GLM-5.3（约7440亿参数），规模扩大至约3.4-4.7倍。 🔹架构更激进：既要训得快，也要推得快，同时把推理速度和成本做成硬约束。目标是发布首日就能大规模提供服务，已有多家云厂商就分成模式洽谈，智谱也补强了infra团队。 🔹训练曾遇阻但已解决：预训练阶段一度出现Loss不降（持续投入算力指标却无法继续改善），激进架构风险较高。但受访者认为问题最近已经解决，预计很快完成训练。 🔹性能预期旗舰级：从目前情况判断，下一代表现有望达到Claude Fable级别的旗舰水平。 🔹核心目标：“发得出、供得上”——从架构设计阶段就解决大模型发布后供应不足的问题。 目前市场仍在牌桌上奔着3T规模去，智谱这次在规模+推理成本+大规模供给上同时发力，但因训练波折时间有所推迟。 坐等正式测评验证能否真达到Fable旗舰水平。 #智谱 #GLM #大模型 #AI #Claude #人工智能 #GLM54 #GLM55 #智谱AI #唐杰 #Zcode #Zai

@NFT_Chen

🫨牛逼！智谱GLM核心团队首次曝光！唐杰左膀右臂清晰了，GLM模型预训练负责人居然是00后！并且博士还未毕业！GLM-5.5大有可为！ 在DeepSeek-R1之后，智谱Zai感受到落后压力，春节前后，唐杰临时召集十几位核心技术人员开会，无固定议程，方向焦虑时就拉大家一起拍板：人、算力往哪投？R1之后智谱往哪走？ 智谱Zai团队关键人物与分工： 🔹曾奥涵：00后、尚未博士毕业，负责预训练与基础设施训练。2022年与刘潇共同担任GLM-130B学生负责人，带领团队训出多项英文评测达GPT-3水平的千亿模型。会上他率先提出“做Coding”。 🔹郑勤锴：长期负责编程模型CodeGeeX，也主张强化模型编程能力。 🔹刘潇：AutoGLM负责人，早期与曾奥涵共同扛GLM-130B。 🔹侯振宇等：参与GLM-4.5核心研发，当时主张继续沿Reasoning探索。 唐杰没当场定方向，而是让团队分头试：Coding线（曾奥涵、郑勤锴等）vs Reasoning线。 2025年4月发布的32B模型强化了代码与函数调用能力，内部反馈后公司加大投入。7月GLM-4.5发布，编程能力成亮点，Coding Plan后续ARR超1亿元，唐杰内部信称之为找到突破口的“决战”。 清华KEG系年轻力量正在真正掌舵技术决策，不是挂名，而是直接决定算力投向和模型路线，实力确实夸张！ #人工智能 #大模型 #智谱AI #GLM55 #唐杰 #00后 #曾奥涵 #清华KEG #中国AI

@MaxForAI

关于 @Zai_org 下一代GLM5.5的一些最新消息： - 下一代基座规模在2.5万亿至3.5万亿之间，比此前流传的1.6T大了不少。架构改动也比较激进，希望同时提高训练和推理速度，把推理成本压下来，目标是在发布第一天就能提供大规模服务。 - 前段时间基座训练出现了loss不降的情况，进度因此慢于市场预期。这个问题近期应该已经解决，预计能较快完成训练。 - 预计下一代GLM模型能达到Fable级别的旗舰水平。 - 会继续朝Claude的使用体感推进，在后训练阶段大量投入任务环境，通过持续迭代提升模型能力。GLM-5系列的一个基座可以使用半年以上，在同一基座上持续做后训练、更新能力，这也是他们目前比较明确的技术路线。 - 之前的RSI已经取得了一些进展，但目前还没有成为模型能力提升的主力，预计会在未来某个版本中进入服务。 我个人视角比较期待的是，这次GLM-5.5能不能把3T左右的模型规模、旗舰级的能力、推理速度和调用成本一起做好。 尤其是拿模型跑Agent，任务一长，就要连续调用很多轮。模型能不能把事情做完、要等多久、最后花多少钱、服务会不会限流，都会直接影响实际使用和销售的情况。