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。

On-Policy Distillation（OPD）不是 top-k，也不等于 RL。它先让学生模型生成自己的轨迹，再让教师在学生实际到达的前缀上提供 token 分布，以减少训练与部署时的状态分布偏移。

OPD 能否生效，关键不是教师参数量是否更大，而是师生是否共享可比较的动作空间、思维模式是否兼容，以及教师是否真的提供了学生尚未掌握的知识。本文同时梳理 DeepSeek V4、Qwen3/Qwen3.5、Qwen3.5-Omni 的公开流程，以及 verl/verl-omni 的现有能力与缺口。