ما هي نماذج THUDM؟
نماذج THUDM هي نماذج لغوية كبيرة متقدمة تم تطويرها بواسطة جامعة تسينغهوا وZhipu AI، وتتميز ببنية GLM (نموذج اللغة العام). تجمع هذه النماذج بين معالجة اللغة الطبيعية المتطورة وقدرات متعددة الوسائط، وتقدم حلولًا تتراوح من نماذج خفيفة بـ 9 مليارات معلمة إلى أنظمة قوية بـ 32 مليار معلمة. تم تصميم نماذج THUDM لتكون متعددة الاستخدامات، وتدعم المهام من الاستدلال الرياضي وتوليد التعليمات البرمجية إلى الفهم متعدد الوسائط واستدعاء الوظائف، مما يجعلها مثالية لكل من البحث والتطبيقات التجارية.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة. على الرغم من صغر حجمه، يظهر هذا النموذج قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج ميزات استدعاء الوظائف ويظهر توازنًا جيدًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد، مما يوفر أداءً تنافسيًا في اختبارات المعايير المختلفة.
THUDM/GLM-4-9B-0414: أداء فعال في نموذج مدمج
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يوفر خيار نشر أخف وزنًا. على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GLM-4-9B-0414 يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج أيضًا ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يوفر أداءً قويًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في ظل موارد حاسوبية محدودة.
الإيجابيات
- 9 مليارات معلمة خفيفة الوزن لنشر فعال
- قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب
- دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات
السلبيات
- عدد المعلمات الأصغر يحد من التعامل مع التعقيد
- أقل قوة من نماذج GLM الأكبر في السلسلة
لماذا نحبه
- يقدم أداءً مبهرًا في حزمة مدمجة بـ 9 مليارات معلمة، مثالي للبيئات محدودة الموارد مع الحفاظ على قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج استدلال متخصص بـ 9 مليارات معلمة يعرض قدرات استدلال رياضية مفاجئة. على الرغم من حجمه المدمج، فإنه يظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة، ويتميز بقدرات تفكير عميق ومعالجة سياق طويل من خلال تقنية YaRN، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب استدلالًا رياضيًا بموارد حاسوبية محدودة.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: قوة الاستدلال الرياضي
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة فقط ويحافظ على تقليد المصدر المفتوح بينما يعرض قدرات مفاجئة. على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GLM-Z1-9B-0414 يظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة. أداؤه العام بالفعل في مستوى رائد بين نماذج المصدر المفتوح من نفس الحجم. استخدم فريق البحث نفس سلسلة التقنيات المستخدمة للنماذج الأكبر لتدريب هذا النموذج ذو الـ 9 مليارات معلمة. خاصة في السيناريوهات محدودة الموارد، يحقق هذا النموذج توازنًا ممتازًا بين الكفاءة والفعالية. يتميز النموذج بقدرات تفكير عميق ويمكنه التعامل مع السياقات الطويلة من خلال تقنية YaRN، مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
الإيجابيات
- قدرات استدلال رياضية استثنائية لحجم 9 مليارات معلمة
- قدرات تفكير عميق مع تقنية YaRN
- أداء رائد بين نماذج المصدر المفتوح من نفس الحجم
السلبيات
- يركز بشكل أساسي على مهام الاستدلال
- محدود بقيود 9 مليارات معلمة للتطبيقات المعقدة
لماذا نحبه
- إنه يتجاوز حجمه، حيث يقدم قدرات استدلال رياضية رائعة في نموذج مدمج بـ 9 مليارات معلمة مثالي لمهام الاستدلال المتخصصة بموارد حاسوبية محدودة.
THUDM/GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414 هو نموذج قوي بـ 32 مليار معلمة بأداء يضاهي GPT-4o و DeepSeek-V3. تم تدريبه مسبقًا على 15 تريليون رمز بما في ذلك بيانات استدلال واسعة النطاق، ويتفوق في التعليمات البرمجية الهندسية، واستدعاء الوظائف، والأسئلة والأجوبة القائمة على البحث، وتوليد التقارير. تم تعزيزه من خلال التعلم المعزز، ويقدم قدرات استثنائية في اتباع التعليمات ومهام الوكيل.
THUDM/GLM-4-32B-0414: أداء على مستوى المؤسسات
GLM-4-32B-0414 هو نموذج من الجيل الجديد في عائلة GLM يضم 32 مليار معلمة. أداؤه يضاهي سلسلة GPT من OpenAI وسلسلة V3/R1 من DeepSeek، ويدعم ميزات نشر محلية سهلة الاستخدام للغاية. تم تدريب GLM-4-32B-Base-0414 مسبقًا على 15 تريليون من البيانات عالية الجودة، بما في ذلك كمية كبيرة من البيانات الاصطناعية من نوع الاستدلال، مما يضع الأساس لتوسيعات التعلم المعزز اللاحقة. في مرحلة ما بعد التدريب، عزز الفريق أداء النموذج في اتباع التعليمات، والتعليمات البرمجية الهندسية، واستدعاء الوظائف باستخدام تقنيات مثل أخذ العينات بالرفض والتعلم المعزز. يحقق GLM-4-32B-0414 نتائج ممتازة في التعليمات البرمجية الهندسية، وتوليد القطع الأثرية، واستدعاء الوظائف، والأسئلة والأجوبة القائمة على البحث، وتوليد التقارير، مع أداء يقترب أو يتجاوز النماذج الأكبر. متاح على SiliconFlow بسعر 0.27 دولار لكل مليون رمز مع طول سياق 33 ألفًا.
الإيجابيات
- أداء يضاهي GPT-4o و DeepSeek-V3
- تم تدريبه مسبقًا على 15 تريليون رمز عالي الجودة مع بيانات استدلال
- قدرات ممتازة في التعليمات البرمجية الهندسية واستدعاء الوظائف
السلبيات
- متطلبات حاسوبية أعلى من النماذج الأصغر
- أكثر تكلفة من إصدارات 9 مليارات معلمة بسعر 0.27 دولار لكل مليون رمز
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداءً على مستوى المؤسسات ينافس نماذج أكبر بكثير، ويوفر قدرات استثنائية في توليد التعليمات البرمجية، واستدعاء الوظائف، ومهام الاستدلال المعقدة مع خيارات نشر سهلة الاستخدام.
مقارنة نماذج THUDM
في هذا الجدول، نقارن نماذج THUDM الرائدة لعام 2025، كل منها مُحسّن لحالات استخدام مختلفة. يوفر GLM-4-9B-0414 قدرات عامة فعالة، ويتخصص GLM-Z1-9B-0414 في الاستدلال الرياضي، بينما يقدم GLM-4-32B-0414 أداءً على مستوى المؤسسات. تساعدك هذه المقارنة في اختيار نموذج THUDM المناسب لمتطلباتك وميزانيتك المحددة.
| الرقم | النموذج | المطور | حجم المعلمات | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | توليد التعليمات البرمجية الفعال واستدعاء الوظائف |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | الاستدلال الرياضي والتفكير العميق |
| 3 | THUDM/GLM-4-32B-0414 | THUDM | 32B | $0.27/M tokens | أداء وقدرات على مستوى المؤسسات |
الأسئلة الشائعة
نماذج THUDM الثلاثة الأولى لعام 2025 هي GLM-4-9B-0414، وGLM-Z1-9B-0414، وGLM-4-32B-0414. يتفوق كل نموذج في مجالات مختلفة: GLM-4-9B-0414 للمهام العامة الفعالة، وGLM-Z1-9B-0414 للاستدلال الرياضي، وGLM-4-32B-0414 للأداء على مستوى المؤسسات الذي يضاهي GPT-4o.
للبيئات محدودة الموارد التي تحتاج إلى قدرات ذكاء اصطناعي عامة، اختر GLM-4-9B-0414. لمهام الاستدلال الرياضي والتحليلية، GLM-Z1-9B-0414 هو الأمثل. لتطبيقات المؤسسات التي تتطلب أقصى أداء في توليد التعليمات البرمجية، واستدعاء الوظائف، والاستدلال المعقد، GLM-4-32B-0414 هو الخيار الأفضل.