原文摘要

智谱开源大模型GLM-4.5、大规模视频生成模型Wan2.2、3D世界生成框架HunyuanWorld 1.0、分布式强化学习框架siiRL、数据选择工具Data Whisperer、语义代码搜索工具Code Context

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进一步信息揣测

• GLM-4.5的实践陷阱：虽然GLM-4.5支持商业二次开发，但其32B活跃参数的实际部署成本极高，需警惕硬件兼容性问题（如FP8版本对特定GPU的依赖），业内反馈部分企业因低估算力需求导致项目搁置。
• Wan2.2的数据内幕：宣称的“电影级风格生成”依赖未公开的私有美学数据集，普通用户若用公开数据训练效果大幅下降；内部测试显示720P/24fps输出需高端A100集群，消费级显卡易出现帧率不稳定。
• HunyuanWorld 1.0的行业规则：3D世界生成框架实际需搭配腾讯云服务使用，开源版本功能阉割（如物理引擎缺失），企业级合作需签署隐性分成协议，非头部公司难以获取完整SDK。
• siiRL框架的隐藏成本：分布式强化学习框架文档中未提及对Kubernetes的强依赖，中小团队自建集群调试耗时超预期，业内建议直接购买其托管服务（价格是开源版的5倍以上）。
• Data Whisperer的潜规则：数据选择工具默认会采集用户元数据用于模型迭代，需手动修改配置文件关闭，部分企业因未察觉此条款引发合规风险。
• Code Context的捷径：语义代码搜索工具对中文注释支持较差，内部开发团队实际依赖自建翻译中间层（未开源），社区版用户需自行集成第三方NLP服务提升准确率。
• 模型商业化的灰色地带：GLM-4.5和Wan2.2的“允许商用”条款含技术限制，若日活超10万需额外授权费，已有创业公司因未提前协商被追讨费用。