GLM5.3用了不到1T的参数做到了接近Fable5或是接近K3的水平，目前这个GLM5.2架构感觉能优化的都优化过了，GLM这次用了什么方法呢 
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官方说了后训练啊。都是后训练优化的，其实就是 5.2 ++
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后训练大家都知道啊，技术论文也很多，但是效果好的却很少
少看广告，多看疗效，4000亿市值的公司，你觉得他们的营销广告投入会花多少钱，而你看到的那些信息又有多少是广告。
应该去智谱公司问，训练方法都和独家秘方一样怎么会随便放出来
ds 正式版也是后训练，后训练只是小部分训练，要训练好优化程度还能提升。当然和模型预训练时的参数量也有关系。效果不好就是没有很好的训练或者优质的数据，也和后训练方式选择和配比有关系。说白了这和经验有关系，每家模型特征有内部自己摸索出来的一套后训练的标准。
牛来的那个 5.3 flash 干干轻度编程的活还行，不用抽卡，和 DS4F 比性价比感觉还高点。
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确定吗？ zcode + 官方api key ，速度慢的一批，当前半价跑四十分钟没结束，算下来金额可能比ds4f 还贵
也不能说太好，5.3的后端已经基本废掉了
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没用官方 API，哈哈，用的 or 和 oc 家的，有时候 or 很快这时候 oc 就很慢，反之亦然。
还没用它搞过后端，我后台挂着开发我的小工具，已经从 ds4f 切过来了。
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废掉是啥意思，不好用吗，网上分数不是挺高的吗
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效果不好是因为数据集差，我之前记得 腾讯 姚舜禹说过 “” 国内和国外用的技术栈差不多。区别就在数据集上，OpenAI 把强化学习的数据集标注得很细致，国内的数据集就没有达到这个水平”
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其实qwen3.8 27b也是后训练的，还是基于3.5，这个效果我觉得也挺好啊
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