中国开源模型迭代规律:同架构后训练持续涨分,潜力远未榨干
bendee983 · x · 2026-10-27
开发者 bendee983 总结中国 AI 实验室开源权重模型的常见发布模式：首发版本成绩亮眼，数周后同架构的更新版本显著提升——如 Kimi-K3 → K3.1、GLM-5.2 → 5.3、DeepSeek-V4.1 Flash → 1017 版。配图 Artificial Analysis 榜单显示，GLM-5.3 与 Kimi K3 等相比前代在智能指数上均有可观跃升。
- 所有案例架构保持不变，提升均来自用更好数据/算法继续 post-training。
- 作者推测 GPU 等资源约束导致实验室在训练完全结束前就先发布次优版本。
- 结论：模型的未开发学习容量仍然很大，合适的数据、训练方案与算法还能解锁大量提升。
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