智谱GLM - 5.2完全开放，放弃GRPO引发强化学习算法选择讨论
【GLM - 5.2完全开放】
6月13日，智谱在X平台宣布GLM - 5.2完全开放，并将正式开放时间定在了当晚5点21分——一个「特殊时刻」。很多人认为这个数字并非随意挑选，美国政府向Anthropic下发出口管制指令、切断Fable 5与Mythos 5境外访问权限的那一刻，正是美国东部时间下午5点21分。「5点21」这个数字上的重复，被多家媒体解读为一次刻意设计的呼应。智谱选择在这个节点站出来，相当于当着全世界开发者的面表明：你们担心的「模型随时可能被收回」，开源这边不存在这个问题。
【GLM - 5.2的实力表现】
这次发布确实有足够的底气。GLM - 5.2是一个744B参数、激活40B的MoE模型，遵循MIT协议完全开源，支持真正可用的1M token上下文。在长程任务基准FrontierSWE上，它拿到74.4%，逼近Claude Opus 4.8的75.1%，反超GPT - 5.5的72.6%。不少开发者实测后表示，这是第一个让他们认真考虑用来替换Opus或GPT工作流的开源模型。昨天Design Arena发布的博客《GLM - 5.2如何在网站设计上击败了Fable 5》更是成为爆款文章，引发了广泛关注和热议。
【GLM - 5.2放弃GRPO】
然而，比这些分数更让技术圈关注的，是一个差点被淹没在技术博客角落里的细节：GLM - 5.2在长程强化学习阶段，放弃了GRPO。这件事虽小，却像一根针，扎破了一个维持了一年多的共识。GRPO（Group Relative Policy Optimization，群体相对策略优化）由DeepSeek于2024年在DeepSeekMath论文中提出，又经DeepSeek - R1验证，此后几乎成了开源社区训练推理模型的默认答案——不需要价值网络，也能训出强推理能力。GLM - 5.1的强化学习阶段，用的正是这套思路。一年多以后，GLM - 5.2悄悄把它换掉了，这意味着一个被验证过的范式，正在被它最早的追随者之一悄悄抛弃。
【技术社区的反应】
消息传开后，X上的讨论很快分成了几条线。有人把这件事称为「critic回来了」。开发者@hallerite的判断很直接：群体内比较这种降低方差的办法，过了某个任务长度之后根本行不通，模型需要更细粒度的信号，OpenAI和Anthropic大概早就在用价值网络了。类似的帖子非常多，有人说自己在小规模项目里对比过GRPO和actor - critic，结果actor - critic的表现明显更好；也有人怀疑，OpenAI和Anthropic等前沿实验室在长程任务上本来就没有真正依赖过GRPO，这只是长程任务迟早要撞上的一道墙；比如@ethayarajh就指出，曾被NeurIPS拒收的PPO这条路线其实更贴近强化学习圈子里常说的「苦涩的教训」（bitter lesson）——足够通用、能随计算量扩展的方法，往往比结构精巧但有适用边界的方法走得更远。Xiuyu Li提醒，一些长期做长程任务训练的团队，本来就从未真正全面采用过GRPO，PPO甚至REINFORCE一直是这些团队的底色。学术界则是另一幅景象：GSPO、DAPO、Dr.GRPO、GMPO、CISPO等变体仍在源源不断地涌现，试图把GRPO在效率和稳定性上的毛病一个个打磨掉。工业界悄悄回头，学术界继续往前冲，这个反差很值得思考。
【智谱为什么换掉了GRPO】
要理解这次切换，得先弄清楚GRPO最初解决的是什么问题。传统PPO需要一个价值网络（critic），专门预测「当前状态未来能拿多少奖励」，用来给每一步动作算优势值。这个网络和策略模型一样大，训练起来成本高，也容易不稳定。GRPO的办法是：不训练这个价值网络了，改成让模型对同一个问题生成一组（通常是几十个）回答，拿组内平均奖励当基线，谁比组内平均分高，优势值就为正。这就像让同一道题的几十名学生同时交卷，再互相比较打分——不需要一个全知的阅卷老师，矮子里也能拔将军。对数学题、单元测试这类有明确对错的短任务，这个办法省显存又稳定，DeepSeek - R1之后几乎成了开源社区的默认选项。GLM - 5.1的强化学习阶段，用的正是这套思路，组大小固定为32。但GLM - 5.2瞄准的是另一类问题：长程智能体任务。根据智谱技术博客披露的内容，这类任务的执行轨迹远比解一道数学题长，涉及多轮工具调用、子任务拆解、跨多轮的环境反馈。一条轨迹经过压缩（compaction）处理后，子轨迹的数量和长度会变得参差不齐。这正好打中了GRPO的软肋：它要求把同一个问题下的一组输出放在一起比较，可长程任务压缩出来的子轨迹长短不一，有的三言两语，有的拖了几十步，根本凑不成一组可以公平比较的样本。继续硬上组内比较，大量数据会变得没法用。智谱给出的解法是：把价值网络请回来。GLM - 5.2的长程强化学习从「群体相对优化」转向了「基于critic的PPO」，用token级别的优势值去适配长短不一的子轨迹——不再依赖一组同伴互相打分，而是重新训练一个能给任意一段轨迹独立估值的「阅卷老师」。配合这次改动，智谱用slime框架把训练和大规模推理rollout打通，将十余个专家模型并行蒸馏合并进最终模型，整个过程只用了约两天。针对coding任务里常见的奖励作弊（比如直接curl拉取参考答案、grep搜索隐藏测试用例文件），GLM - 5.2还引入了一套两阶段拦截机制，先用规则过滤，再用LLM裁判识别可疑工具调用，拦截后返回一段无意义的「假信息」，让训练轨迹继续走下去，而不是粗暴中断，以免引发训练不稳定。简单说，GLM - 5.2并未否定GRPO，而是发现GRPO的设计前提在长程智能体任务里站不住了。
【GRPO真的过时了吗】
把这次切换简单总结成「GRPO不行了」，可能是个偷懒的结论。GRPO当年能火起来，解决的是一个很具体的问题：在有明确对错的可验证任务上，用尽可能少的显存、尽可能稳定的方式做强化学习。这件事它依然做得很好。数学题、代码单元测试、格式校验这类短任务，答案就在那一组采样里，组内比较的成本优势依然成立。也因此，GSPO、DAPO这些变体还在持续打磨GRPO在MoE训练、长思维链场景下的毛刺，而不是直接宣布它退场。一个更能说明问题的例子是GRPO的提出者自己。今年4月发布的DeepSeek V4技术报告显示，DeepSeek在训练数学、代码、Agent、指令跟随等分领域专家模型时，用的依然是GRPO，只是在把多个专家合并回一个统一模型时，换成了一种叫「在策略蒸馏」（On - Policy Distillation）的新方法。GLM - 5.2换掉的其实是GRPO在另一类任务（多轮、长程、奖励稀疏且延迟的智能体任务）上的适用性。这类任务里，「这一步做得好不好」往往要等到几十步之后才能从最终结果反推回来，而且任务跑出来的轨迹长短千差万别，很难找到一组「条件相同」的样本去做组内对比。这个判断不只是工业界这一轮的经验之谈，学术界也有对照实验支持。去年底一篇题为《Learning Without Critics? Revisiting GRPO in Classical Reinforcement Learning Environments》的论文专门做过测试：在没有提前终止机制的长程任务里，不带critic的方法持续比不过带学习到的价值函数的PPO；只有像CartPole这种短程任务，组内比较的方式才能打平。这个结论和GLM - 5.2这次的选择，算是从工业实践和学术实验两个完全不同的方向，得出的同一个判断。所以更准确的说法可能是：强化学习算法的选择，正在变得任务相关，而不再有一个放之四海而皆准的「默认选项」。短程可验证任务，GRPO及其变体依然够用、依然便宜。长程智能体任务，价值网络重新变得重要。GLM - 5.2引发的讨论之所以有分量，是因为它把这道分界线第一次摆在了公开的技术博客里，让一个本来只停留在小圈子传闻里的判断（前沿实验室可能压根没指望靠GRPO走到长程任务），有了一个开源、可复现、可供外界验证的对照样本。
【结语】
过去两年，GRPO几乎成了开源大模型强化学习阶段的代名词，一种「便宜又好用」的默认信仰。GLM - 5.2的选择提醒人们，这种信仰本身是有边界的——它诞生于数学题和单元测试的世界，而现在的智能体正在被推向需要连续工作几小时甚至更久的真实任务。对整个行业而言，这次切换的意义可能超过1M上下文或者基准分数本身。它说明，随着开源模型从「答题选手」走向「干活的智能体」，后训练阶段的算法选型也要跟着任务形态一起进化，而不能停留在某一篇论文定下的范式里。下一次范式松动会发生在哪里，没有人能提前给出答案，但可以确定的是，这场关于强化学习未来走向的争论，才刚刚开始。