GLM-5/5.2 已公开模型权重、技术报告、slime 大模型 RL 框架和部分昇腾训练/推理能力，但这些材料处在不同层次。论文公开、仓库中有同名函数、存在可运行 recipe、能够复现 GLM-5.2、已经打通 NPU 端到端，是五件不同的事。

本文不重复上一篇《GLM Post-Training Beyond SFT》的公式推导，而是把 Reasoning/Agentic/General RL、IcePop、TITO、DIS、DSA Indexer、Cross-Stage OPD、MOPD、SAO 与 CompactionRL 逐项落到公开仓库，回答三个工程问题：slime 里有什么、昇腾 NPU 到了哪一层、智谱/THUDM 还有哪些相关开源仓。

部门要突破 GLM 模型的 NPU 原生训练，真正困难的不是把一个 GRPO loss 搬到 NPU，而是让 Actor 训练、推理 Rollout、Teacher Prefill、Verifier、权重同步和低精度数值形成闭环。

本文以 GLM-5 技术报告为主线，并补充 GLM-5.2 已公开的 SAO、CompactionRL 和十多个专家的并行 OPD。重点解释非 SFT 后训练中的 RL、OPD/MOPD，同时单独澄清 QAT 与量化：GLM-5 明确把 INT4 QAT 放在 SFT 阶段，它对 NPU 后训练很重要，但不是非 SFT RL 的一个阶段。

W8A8、W8A4、W16A8 看似只差两个数字，实际可能对应完全不同的对象、尺度粒度、在线流程和硬件 kernel；FP8 与 MXFP8 都是八位元素，却又因块尺度而具有不同的数据布局。更容易误解的是，量化位宽、检查点大小和最低运行显存是三个不同问题。

本文先建立一套可复用的阅读方法，再用物理结构、实现逻辑、流程、时序和张量数据流解释常见路径，最后核对截至 2026-07-28 的 Qwen3.5、Kimi K3 和 GLM-5.2 开放权重。所有“多大”均来自当前 Hugging Face 仓库中 .safetensors 文件的实际字节和，而不是用参数量乘标称位宽反推。