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@FrankFika

GLM 5.3 的提升，全是 post-training 干的。 SemiAnalysis 最新一期提到一句关键的话："GLM 5.3 was built entirely by post-training the previous model. For me, that was a wake-up call." 听起来像凡尔赛，但意思是—— post-training 比从头预训练省 GPU 太多了。 有私有数据的公司不再需要从头训练一个基础模型，直接在开源底座上 post-train 就能打过某些闭源模型。 GLM 5.3 vs 5.2 在 cyber 能力上是 night and day 差距，结果全是 post-training 挤出来的。 对中小公司是好消息：对 GPU 不够的团队来说，与其卷预训练，不如把"自己有的数据 + post-training 流程"做扎实。 对头部玩家是坏消息：模型差异化越来越难守，靠 post-training 堆出来的能力别人也能堆。 如果这条成立，未来 6 个月的模型榜单会有大量"低成本 post-train 出奇迹"的故事。 https://x.com/SemiAnalysis_/status/2111596468528087078

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