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。

Scaling Law 不只是“模型越大越好”的经验总结，而是一套算力预算分配语言：在固定训练预算下，参数量、训练数据、序列长度和训练时长互相竞争；在固定推理预算下，模型大小、生成 token、采样策略、工具调用和 agent rollout 也互相竞争。本文只记录论文中可追溯的公开披露；没有披露的数据明确标为“未披露”，不从参数规模反推训练成本。