北京
智谱在2026年半年度业绩发布会上抛出一个反直觉的信号：下一代模型GLM-6.0的核心卖点不是参数量又翻了多少倍，而是模型能不能自己判断什么时候该停下训练、什么时候该修正错误。创始人唐杰把这条路线命名为Full Self-Training，完全自训练，海外相关概念也称RSI。
自净化能力覆盖全流程
按唐杰的说法，GLM-6.0的核心特征是模型具备自净化能力。这个能力不是只挂在后训练阶段做做微调，而是从预训练、中期训练一路贯穿到后训练，覆盖整个流程。换句话说，模型要在训练链条的每个环节都参与自我筛选和自我修正，实现完全自主训练与自我进化。
这条技术路线最大的挑战，唐杰讲得很直白：不是单纯扩大模型规模。真正卡住的地方在于模型能否实现自我判断。具体拆开看，至少包含两个动作：
- 自主把控训练停止时机，知道什么时候该收手；
- 自主完成错误修正，发现偏差后自己动手改。
这两件事过去大多依赖研究者的外部干预，现在要交给模型自己完成。
伦理维度被提前摆上台面
唐杰还透露，后续模型研究不会只盯着技术指标。伦理和社会治理维度会被纳入技术演进的重要考量。这意味着GLM-6.0之后的迭代，不只要回答“模型能不能自己训练”，还要回答“模型自己训练时如何对齐人类社会的规则边界”。
从发布会释放的信息看，智谱这次把竞争焦点从“谁更大”转向了“谁更会自我管理”。当行业还在用参数规模和算力堆料时，GLM-6.0押注的是模型训练范式的切换。至于自净化能力在实际训练中能跑通到什么程度，唐杰没有给出具体数据，但路线图已经摆出来了。
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