- 核心观点:智谱AI通过电话会更新,重点介绍了其Scaling Law及摸高计划,强调参数量堆积能持续提升模型能力,并明确了近期及下一代大版本的研发方向。
- 近期版本GLM5.3:
- 目标:延续Coding能力领先地位。
- 关键措施:通过更好数据、更强强化学习(RL)以及更大规模、更快的算力基础设施(Infra)实现。
- 验证:K3实验证实Scaling Law的延续性,即参数量提升能持续带来能力提升。
- 下一代大版本:
- 架构:启用全新架构。
- 参数量:远超GLM5.0至GLM-5.3系列,希望实际体验及Benchmark与Fable5全面对标。
- 数据与RL提升:
- 数据:基于GitHub数据自动构建数十万真实Coding Agent环境,每个环境具备可靠验证指标,模型在环境中持续迭代优化。