GLM-5.2推理实测：陷入循环但结果可用

社区用户对 GLM-5.2 的超长推理能力进行了实测，发现其在思考过程中存在有趣的“鬼畜”循环现象。在执行 Bash 和 curl 等工具调用任务时，模型的思考链（CoT）会陷入类似《西游记后传》般的重复动作中，不断输出“让me执行”、“我必须停止”、“curl重试”等冗余指令。尽管模型在思考过程中能够意识到自己陷入了死循环，但却难以迅速挣脱，导致整体推理过程变得极其缓慢。不过值得注意的是，该模型的最终输出结果、工具调用逻辑以及代码修改结果均完全正常且可用。这一现象反映出当前大模型在强化学习与长链推理中，虽然具备了自我纠错和工具调用的基本能力，但在推理效率、循环终止机制上仍有较大的优化空间。对于开发者而言，需关注此类模型在 Agent 场景下的时间成本。