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这是葬AI起号以来工作量最大的一篇文章。为了严肃评测国产模型的能力，我自研了一个Benchmark，完整测试了智谱、Qwen、Kimi、Minimax、Deepseek这些最新国产模型，还引入了境外势力Claude作对照组。
GLM-5.2 正式发布，震撼全网，主打长程任务能力，配合 1M token 上下文窗口，且完全开源（MIT 协议）。在相近的 token 消耗下，GLM-5.2 的能力大致介于 Opus 4.7 和 Opus 4.8 之间，参数仅为753B。
最近整个世界的魔幻程度，真的让人唏嘘。 今天早上，Anthropic收到了美国商务部的一封信。 信的内容很简单，以国家安全为由，要求Anthropic立刻暂停所有外国公民对Fable 5和Mythos
GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，并在长程任务中继续保持领先。它也依旧是我们心中最强的国产 Coding 模型。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
就在刚刚，智谱率先在 GLM-5.1 线上生产集群中完成了新一代组网架构 ZCube 的规模化落地。ZCube 发表于网络领域顶会ACM SIGCOMM 2025，被评价为「significantly change the way we think about and understand networking/显著改变整个行业对网络认知方式」。
当下的大模型后训练（Post-training）pipeline 中，On-Policy Distillation（OPD）已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5，业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习（RL）稀疏的结果奖励，OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号，看起来就像是一顿「免费的午餐」。
今天，智谱发布了一篇名为《Scaling Pain：超大规模Coding Agent推理实践》的技术报告，披露了GLM-5系列模型在Coding Agent场景下遇到的推理基础设施挑战与对应解法。
今天，阿里发布了其下一代旗舰模型的早期预览版：Qwen3.6-Max-Preview。在第三方评测榜单Artificial Analysis的智能指数排名中，Qwen3.6-Max-Preview的得分为52分，小幅超过GLM-5.1、MiniMax-M2.7，成为这一榜单上得分最高的国产模型。
现在，轮到国产模型开始收割老外了。 有网友发现，智谱的Max计划在中国只要469元人民币，折合差不多68美元； 可到了西方用户手里，直接飙到160美元，足足贵了一倍多。