
智谱人工智能创始人唐杰19日在X平台发文,系统阐述其对Scaling Law的最新理解,并以GLM-5.3作为"控制变量实验"佐证这一判断。他指出GLM-5.3与上一代GLM-5.2共用相同基座、相同架构、相同的753B总参数与40B激活参数,差异仅在于增加了一个月的长时域环境训练与强化学习后训练,AA指数从53分提升至60分。唐杰梳理了Scaling Law从Kaplan法则、Chinchilla法则到纳入推理成本与MoE架构的演变脉络,认为当基座参数规模已足以承载足够知识时,能力提升来自后训练等"其他旋钮",而非继续堆砌参数,并明确回应了外界对智谱未训练全新基座模型的质疑。
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2026-08-20











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