终于等到了国模一哥智谱的财报。

今年上半年收入同比增长接近 400%。我看有人觉得总收入没有预期高，我倒觉得还好。因为国模真正开始大规模商业化，其实也就是最近几个月。

大家可以想想，自己真正觉得国产模型已经可以和 OpenAI、Anthropic 交替着用，大概是什么时候？至少我的感受很明显，就是今年 3 月之后。

所以这轮国产模型能力提升，真正完整反映到收入里，应该是下半年。从 ARR 也能看出来，智谱在财报会上解释，16 亿美元 ARR 是用 8 月单月收入乘以 12 算出来的。

倒推下来，8 月单月收入已经达到 1.33 亿美元，折合人民币大约 9 亿多。

刚刚把智谱财报会听完了，信息量挺大的。我快速写下自己的理解。

1、按照智谱管理层的说法，GLM-5.3 的提升全部来自后续训练。他们扩大了任务环境，把训练内容从普通 Coding 任务，扩展到更加接近专家真实工作的完整任务。

在基础架构、参数等保持一致的情况下，仅仅扩大后训练规模，端到端任务完成率提高超过 50%。

他们认为，决定模型上限的是四个因素的组合：基座规模、有效深度、训练深度、任务环境。

这四个维度的边际收益会不断变化。某个阶段后训练的空间最大，就先把后训练做深。如果后训练吃得差不多了，就再回过头扩大基座参数。

基座继续做大以后，还要考虑激活参数和有效深度之间的平衡，既不能让激活量太大拖慢推理，又要想办法增加每个 Token 实际经历的计算深度。

对于 GLM-5.3，他们的逻辑是，后训练和任务环境还有很大空间，所以先把同一个 Base 榨得更彻底。等这部分收益开始见顶，再考虑回来迭代 Base 模型。

2、所以智谱现在的节奏，并不是每发一个版本就重新训练一次 Base。

像 GLM-5.1、5.2、5.3，都建立在同一个大基座上。智谱会先通过中训练、后训练和任务环境，把这个 Base 的能力尽可能往上推。

等这一轮的边际收益开始下降，再切到下一代更大的基座。

现在，他们判断 GLM-5 这一代的后训练已经吃掉了很大一部分空间，所以下一步会重新回到 Base Scaling。