阳江泡沫板专用胶厂家 马斯克说明年Q1, 唐杰说用不了那么久, 谁在闷头做的Mythos?

Mythos 被禁了。

Anthropic 那个让硅谷集体沉默的模型，美国政府不让给。X 平台上有人直接问马斯克：什么时候能追上？Musk 说九个月。智谱席科学唐杰回了句：用不了那么久。

GLM-5.2 刚发布，评测逼近前沿，基座差距在肉眼可见地收窄。唐杰的底气大概率来自于此。但我们关心另个问题：追上 Mythos，光靠基座迭代够不够？

不够。OpenAI 从 GPT-4 到 o1，核心增量来自后训练。Anthropic 的 Constitutional AI，本质是后训练法论。基座决定上限，后训练决定你能摸到上限的多少。事实上，GLM 从 5.1 到 5.2 的能力跨越，本身就是后训练的胜利。

而这恰好引出个关键事实：恰好两周前，机器之心报道了门做大模型后训练的团队：Mind Lab，隶属于 Mindverse（心洲科技）。从 HuggingFace 的数据来看，他们目前是全球唯完成了 GLM-5.1/5.2 系列后训练的外部团队。 他们基于 GLM-5.1 后训练的模型 Macaron-V1-Preview，评测结果已经过了基座本身，提分幅度不小。

这意味着什么？如果 GLM 基座能力继续往上走，Mind Lab 在后训练上已经验证过的提分能力再叠加上去，通过后训练路线追平 Mythos 别的智能，Mind Lab 同样有机会。

但这次看到唐杰那条回帖，我们重新去看了眼 GLM 的后训练生态。发现的事情挺振奋人心的。

去 HuggingFace 上翻了圈阳江泡沫板专用胶厂家

从 HuggingFace 上看来，Mind Lab 目前仍然是全球唯，完成了 GLM-5.1/5.2 系列模型后训练的实验室。 GLM-5.1 的 finetune 和 adapter 分类下，翻来翻去就是他们做完了全流程并公开发布。

个有意思的细节：HuggingFace 上 GLM-5.1 后训练模型下载量排四的，其实是另个团队（inferencerlabs）对 Macaron 做量化后可以直接运行在 Mac 上版本。别人的模型已经在被二次加工和传播了，生态影响力在自发形成。

GLM-5.2 发布之后我们又去看了，Mind Lab 同样是个宣布支持并启动后训练的。值得提的是，GLM-5.2 引入了个全新的架构设计 IndexCache，这是该版本区别于 5.1 的核心技术变化之。Mind Lab 已经完成了对 IndexCache 的完整适配，并将案直接开源了出来。新基座刚发布，核心新架构的训练支持就已经到位并开源，这个响应速度本身就说明问题。早之前，他们在技术博客里就披露了对 DSA（动态稀疏注意力）和 MTP（多 token 预测）这些 700B 以上模型特有架构模块的适案。

从架构适配到训练框架再到开源发布，每次 GLM 出新版，Mind Lab 跟进的速度都是按天的，这不是临时抱佛脚能做到的事。

后训练提了多少分

上轮的成绩单已经摆在那里了。

先前基于 GLM-5.1 的后训练，Mind Lab 的提分幅度相当可观：PinchBench 从 GLM-5.1 基座的 76.6 分提升到 Macaron-V1-Preview 的 92.5 分，涨了 15.9 分阳江泡沫板专用胶厂家，相对提升约 20.8；Terminal-Bench 2.0 从 63.5 分提升到 67.4 分，涨了 3.9 分。这个幅度说明件事：GLM 系列的基座能力远没有被充分释放，后训练还有很大的提分空间。

现在他们搬到了 GLM-5.2 上。5.2 比 5.1 基座能力有显著跃升，后训练能释放的空间也跟着变大。

GLM5.1 到 5.2 的跨越，本质上就是后训练的胜利。而 Mind Lab 是目前唯具备 GLM5.1/5.2 后训练能力的外部团队，泡沫板橡塑板专用胶而且是目前唯具备 GLM5 系列后训练能力的外部团队。智谱的基座能力还在持续往上走，年底大概率会发布新代模型。到那个时候，基座本身的能力跨了大步，Mind Lab 在后训练上积累的提分能力再叠加上去，逻辑链条是连续的，Mind Lab 同样有机会追平 Mythos 同等水平的智能。

而且有点容易被忽视：做后训练的团队，迭代周期比做基座的短。基座训练动辄几个月，后训练的周期是按周的。新基座出来，后训练团队理论上可以比基座团队自己快地把能力释放出来。在「从智谱新基座到 Mythos 别产品」这段路上，Mind Lab 的节奏可能比你想象的快，因为他们只押这件事。

除了智谱自己，只有他们

既然后训练价值这么大，为什么做的人这么少？

门槛不低。三个能力缺不可：

对基座架构的度理解。GLM 使用的 MTP 和 DSA 都是在 700B 以上模型才用到的技术，indexcache 是支持 GLM5.2 训练到 1M 上下文的关键技术，不是拿开源训练框架直接跑得通的。

质量训练数据的构造能力。后训练和预训练用的数据不同，不是规模取胜，而是质量和结构取胜。这部分的 know-how 在行业里度不透明。

工程基础设施。大模型后训练同样吃力，同样需要精细到每个参数的训练策略管理。就在近，Mind Lab 直接开源了套支持 GLM-5.1 和 5.2 的 Megatron 训练框架。 这意味着他们不只是在现有框架上做适配，而是从训练基础设施层面把 GLM 系列的后训练链路通了，而这个工程量本身就是道很的门槛。

GLM-5.1 发布到现在不短了，HuggingFace 上做完后训练并开源的只有。除了智谱自己以外，Mind Lab 是目前唯展现出有能力在 GLM 新基座上做后训练的外部团队。 这个位置本身就是稀缺的。

九个月够不够

Mythos 被禁，想用上同等能力只能靠自研。马斯克说九个月。唐杰说用不了那么久。

唐老师表示，做出的 Mythos，需要两条腿走路，即基座预训练迭代和后训练模型的自我迭代。智谱在前者的位置很明确，而后者的位置上，Mind Lab 是目前除智谱以外唯交出公开成果、并且持续在 GLM 新基座上迭代的团队。

后训练赛道在国内还没有得到足够关注。大部分讨论集中在基座之争：谁的参数多、谁的评测、谁又发了新版本。但当基座差距逐渐收窄，后训练的质量会越来越成为产品体验的分水岭。

九个月够不够，我们不确定。但有件事是确定的：在 GLM5.1/5.2 的后训练路线上，目前唯看得到路径、并且已经用成绩证明过提分能力的外部团队，就是 Mind Lab。Mythos 的智能不是只有预训练条路能到，后训练这条路上，Mind Lab 已经站在了近的位置。

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