国产最大最强大模型GLM-5.5有望月底发布：最高3.5万亿参数 性能直追Fable

最近有一份智谱的专家访谈纪要，以下援引多个自媒体转发的原文，串联从简：

1. 近期市场传闻智谱将于 10 月底发布 1.6T 参数的新一代模型 GLM-5.5，是否属实？新模型的具体规划如何？

该传闻不实。新一代基座模型的实际参数规模在 2.5 万亿至 3.5 万亿区间，模型架构较为激进，既要训得快，也要推得快，同时压低推理端成本，目标是在模型发布第一天即可提供大规模服务。据了解，已有多家云厂商开始就分成模式进行洽谈。为支撑这一激进方案，智谱补强了 infra 团队。

2. 新模型的发布时间为何没有市场预期的那么早？

主要原因是基座训练前段时间并不顺利，训练过程中出现了 loss 不降的情况。激进的架构改进必然伴随较高风险。近期该问题应已解决，预计很快能够完成训练。从目前情况判断，下一代模型发布后将达到 Fable 级别的旗舰水平。

3. RSI 和 Loop 等技术方向目前进展如何？

RSI 已取得一些进展，但尚未成为模型能力提升的主力。Loop 相关技术应已较早解决，估计会在某个版本中直接进入服务，公司在公开场合对此也有所提及。

4. 国内厂商训练上万亿基座的模型面临的核心难点是什么？

据了解，国内各家模型厂商都在考虑 5 万亿参数规模的训练，训练难度显著加大。国内目前可能还没有一家能够完整、稳定地训练完成 2 万亿参数的模型。需要说明的是，"成功完成训练"和"训完一个模型"是两码事。

没有成功完成训练也就是常说的训崩了，超大参数模型训练中的"训崩"主要有两类：

loss spike：成因包括 Attention logit growth、Output logit divergence、Stale optimizer state、Bad batch × bad state、Residual/norm growth 以及 Numerical overflow 等。

loss 不降：这类更棘手，表现为走平甚至逐渐升高。架构改动过于激进、模型参数过大、不同卡的数值精度差异都可能是原因。

模型越大，踩中这类不稳定的概率越高。最简单的例子是每层梯度求和，规模越大，溢出的可能性也就越大。

此外还有最后一种崩，要到后训练阶段才能体现出来，即后训练怎么都上不去。这种情况代价最大，只能下架重训。

从行业案例看，市场传闻 Kimi K3 的预训练数据并未全部过完，原因应是出现了 loss 不降，只能硬上后训练。但即便如此效果依然不错，也让行业看到了 scaling 的威力。另有传闻称 DeepSeek V4 属于后训练阶段才暴露问题的情况。智谱在后训练方面积累深厚，如果确实已经搞定了 3T 级别的预训练，后训练环节应当比较有把握，值得期待。

5. 海外厂商的反蒸馏措施会对国内模型产生什么影响？智谱在数据和技术路线上如何应对？

近期 Anthropic 和 OpenAI 已经采取了反蒸馏措施，例如通过 API 报错和上下文篡改机制来限制蒸馏。这些举措将对依赖该路径的模型迭代产生较大影响，因此业内普遍判断，国内模型性能的大幅提升可能会受到限制。

就智谱而言，之前也有市场观点透露，智谱已经在局部解决了数据问题，并坚定走 Claude 体感路线，即通过持续的后训练来刷新和提升模型能力，包括在后训练阶段对任务环境的大量投入。例如 GLM-5 系列的一个基座模型可以使用半年以上，通过后训练工程化持续刷新能力。

6. 下一代模型在推理优化上的进展如何？

此前大参数模型普遍面临"发得出、供不上"的问题，发布初期往往需要限流。新一代模型在设计阶段就把推理效率和推理成本作为硬约束，目标是发布首日即可大规模服务，这将直接改善旗舰模型的商业化节奏。

纪要要点速览：

• GLM-5.5 参数 1.6T 的传闻不实，实际区间 2.5 万亿–3.5 万亿；

• 延期原因是基座训练 loss 不降，专家判断问题应已解决，训练预计很快完成，目标 Fable 级旗舰；

• 推理效率与推理成本为设计阶段硬约束，目标发布首日大规模服务，多家云厂商已在洽谈分成模式；

• 国内尚无一家能完整稳定训完 2 万亿参数模型；训崩分 loss spike、loss 不降、后训练上不去三类，最后一类代价最大；

• 海外反蒸馏（API 报错、上下文篡改）将限制依赖蒸馏的迭代路径；纪要称智谱坚定走"Claude 体感路线"，GLM-5 系列基座使用半年以上，靠后训练工程化持续刷新能力；

• RSI 有进展但尚非主力，Loop 预计随某个版本直接进入服务。

以上内容整理自专家交流纪要，仅代表专家观点，不代表任何投资建议。据此操作，风险自担

二手传闻，并不是可信的消息，里面大部分是推测

历史经验表明，这种细节等级的传闻，很大概率就是真的 ^-^

希望吧，GLM 5.3 有点久远了，都不想用了

他先给他的降智修复吧：https://linux.do/t/topic/3054374

1. 希望不要只是前端逼近fable


2. 算力不足，再牛逼，最后也只能涨价、降智

那价格起飞，彻底沦为和kimi坐一桌了，发布了一堆人闻讯而来，服务器顶不住套餐用量再给你砍点，要是满足不了用户等被骂死吧智普

从商业的角度来说，可能性不大

k3有几个人用得起呢？

更别说参数更大的模型

搞一个没法赚钱的模型，还投入巨大。。。。

GLM TokenPlan V4 ^-^

上次看到这消息还是在七月底

希望到时候不是说部分能力直追肥波，这种说法水分太大了

有5.6sol级别的能力就已经不错了

俗称一追再追，市值是一跌再跌

gpt 6.5据说11月初会上，总感觉落后一代。

一看就是炒股专用文案，暂时不信