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GLM-5.2 官方说 1M 上下文,但实测超过 200K 就不出字了,这是不是虚标?" 直接说:不是虚标,是分层的。
企业 AI 落地的真实写照：业务部门不再满足于"给我一个 ChatGPT 镜像"，他们要的是能嵌入工作流的、能调用真实系统的、能跑长流程的智能体。
"算力挤兑"的风险，从单一节点分散到整个供应商网络里。苹果抢不到 3nm，它还有 2nm、1.4nm 的选项；你的应用抢不到 GPT-5.5 的配额，你还有 Claude、Gemini、GLM、Kimi、DeepSeek 四十多个选项可以兜底。
OmniOCR-VL 不是 PaddleOCR 的替代品，而是文档理解的新范式。它用 VLM 的方式把 OCR、版面、公式、表格统一掉，代价是更大的模型和更高的硬件门槛。
"我悟"WoW 通过备案只是国内具身智能工程化的一个起点。对于一线开发者，更重要的是把双脑架构这条思路工程化：Pelican-VL 这类 VLM 已经在 HuggingFace 上有不少开源选择（InternVL、LLaVA-NeXT），而世界模型部分完全可以参照本文的 MiniWoW 思路自行搭建。
海外大模型抢先发版夺市场，速度之比犹如抢凳子游戏般紧张刺激
详细介绍如何把 Codex CLI 接入 OpenStarry，用国产大模型（GLM-5.2、DeepSeek V4、Kimi 等）替代 OpenAI 模型，支持 Claude Code、Coding Plan 等套餐，一个 Key 搞定所有配置。
使用GLM-5.2 API时，遇到错误码是常有的事。本文整理了最常见的10种错误码及解决方案，供大家参考。
整理了使用GLM-5.2 API时最常见的10种错误码及对应的解决方案，包括429限流、500/503服务异常、401认证错误等，覆盖官方文档未详细说明的实战经验。