美国政府实际上禁止了使用Fable，这是Anthropic的前沿级AI系统。如果这种能力对我们甚至对其部分创造者都封闭起来，我们就不得不问：是否有其他AI模型能达到这种能力？如果有的话，它是否也会遭到封杀？到目前为止，答案似乎是肯定的。即使它能重新回到我们手中，可能也需要通过身份和国籍验证系统。那么，这是我们最后一次接触到前沿AI系统的机会吗？我想我有一个答案，希望如此。

你们看，市面上有一些免费且开源权重的AI模型，我们可以下载并永久运行它们。是的，这是你可以真正拥有的东西。我知道这听起来很奇怪。目前，这些开放系统通常落后于那些万亿美元市值的公司所能提供的服务。这种情况已经持续了一段时间，但随后出现了一个名为GLM 5.2的系统。头条新闻称这是一个Fable级别的系统，一些基准测试显示它匹配了一些前沿模型。

当然，这取决于具体情况。在我的内部测试中，我自己感到非常惊讶。在大多数使用场景中，它将其他所有开放系统远远甩在后面。它非常出色，是一个巨大的飞跃。现在，对于我来说，让我们保持客观。虽然它没有完全匹敌前沿系统，但已经非常接近了。在一般知识、编码、数学以及终端修复方面，它比之前的5.1系统要好得多。

而这仅仅是从5.1到下一个版本的小幅跳跃，在不到3个月的时间里就实现了这一点，这简直不可思议。他们究竟是如何做到的？亲爱的各位读者，这里是《两分钟论文》，由卡罗伊·泽尔诺伊-费赫尔博士主持。仔细查看技术细节，它确实有一些独门绝技。例如，Claude和许多其他先进系统会通过作弊基准测试来获得更高的分数。

它们从参考资料中复制答案，并假装是自己计算出来的。这真是疯狂的事情。那么GLM 5.2也存在这种情况吗？嗯，并不完全如此。看，反作弊措施。这太棒了。它是如何工作的呢？他们会检查AI是否使用了可疑的工具，当发现一些猫腻时，会发生什么？注意这一点：它会向AI提供虚假的信息，并让它继续工作。

是的，小家伙，你可以随意作弊，但这对你没有任何好处。它不会带来任何收益，我认为这非常了不起。现在，Anthropic曾承诺Claude会诚实，然后推出了Fable系统，根据你的问题不同，它可能会将任务传递给另一个能力较弱的模型。因此，你会得到质量较低的答案。这一切都没有告诉你。

我认为这不诚实。而现在我们可能拥有一个免费系统，它甚至比付费的专有前沿AI系统更诚实。生在这个时代真是太好了。不过，不要问它关于地缘政治的问题。现在，它的速度也比正常情况稍快一些，因为像一个初级作家一样，它不仅生成一个输出标记，而是同时生成多个输出标记。

并有一位高级编辑决定接受或拒绝它们。这被称为多令牌预测（Multi-token prediction）。看啊，哇。它再次使用了PPO。那是什么？嗯，在训练过程中，许多其他类似的系统会被问到一个问题，它产生的不是一个答案，而是一堆答案。就像一个全班同学一起解题一样，我们对整个班级进行评分。我们称之为GRPO，便宜且高效。

是的，但PPO不是给全班打分。不，它每一步都对每个学生进行单独评分。哇哦，听起来很棒，直到你发现老师的时间极其昂贵为止。那么为什么呢？因为GLM是为长周期任务设计的。它可以连续编码数小时而不会迷失方向或停止运行。对于这一点，GRPO并不是一个很好的选择。

为什么呢？你看，每个学生的答案在长度和使用的工具上差异巨大。你不能再像给全班打分那样去评价他们了，你必须单独评分。但这很值得，因为它告诉AI确切地知道哪些微小的决策是有用的，哪些是没有的。他们还有一个名为SLAM的训练工厂，让许多长周期的编码代理并行练习而不会崩溃。

结果是一个巨大的AI系统，大约有7500亿个参数。这有多大呢？你需要投入数万美元的硬件才能运行它。我没有这样的硬件，很少有人有。或者你可以稍等片刻，直到这种能力被蒸馏到更小的模型中，希望很快就能实现。或者，你直接在Lambda上运行它。

然后，这里有一个重磅炸弹。各位学者请拿好你们的论文，因为一位首席科学家表示他们将在2027年之前推出一个Fable级别的系统。哦，但这大约只有6个月的时间。这是一个巨大的预测。但是你知道吗？在经历了不到3个月的惊人飞跃之后，拿出这样的成果并声称2027年前达到Fable级别……

我倾向于相信它。所以，这就是答案。虽然没有保证，但有可能实现开源的Fable级别AI掌握在我们手中，我们将永远拥有它。让普通人更强大吧。社区已经接手了GLM 5.2并加以推广，使其在不同大小和平台上可用。各位学者，这真是了不起的工作。

但看吧，它也有缺点。它会消耗大量的令牌（tokens）。你可以看到大约2倍的情况，在某些情况下10倍也不罕见。所以在考虑任何按令牌计费的API定价时要把这一点算进去。再次强调，在我看来，它还不是Claude Opus级别，也不是Mythos或Fable级别的。但最终，我们看到了一条通往更好智能的道路，这是我们可以共同拥有的。

多年来我一直对高管们说你需要拥有自己的模型。然后[清嗓子]他们只是看着我，好像我疯了一样。跟我一起说：不是你的权重，也不是你的模型（指闭源）。最后，感谢所有致力于开源模型工作的人。这里显示我在Lambda GPU Cloud上运行完整的DeepSeek AI模型，6710亿个参数运行得超级快且非常可靠。这太疯狂了，我很喜欢它。

我定期使用它。Lambda为你提供强大的Nvidia GPU来运行你自己的聊天机器人和实验。真的，现在就去lambda.ai/papers试试，或者点击描述中的链接。