Que sont les modèles THUDM ?
Les modèles THUDM sont des modèles de langage avancés développés par l'Université Tsinghua et Zhipu AI, basés sur l'architecture GLM (General Language Model). Ces modèles combinent un traitement du langage naturel de pointe avec des capacités multimodales, offrant des solutions allant des modèles légers de 9 milliards de paramètres aux systèmes robustes de 32 milliards de paramètres. Les modèles THUDM sont conçus pour la polyvalence, prenant en charge des tâches allant du raisonnement mathématique et de la génération de code à la compréhension multimodale et à l'appel de fonctions, ce qui les rend idéaux pour la recherche et les applications commerciales.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 est un modèle de petite taille de la série GLM avec 9 milliards de paramètres. Malgré son échelle réduite, ce modèle démontre d'excellentes capacités en génération de code, conception web, génération de graphiques SVG et tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend en charge les fonctionnalités d'appel de fonctions et présente un bon équilibre entre efficacité et performance dans des scénarios à ressources limitées, offrant des performances compétitives dans divers tests de référence.
THUDM/GLM-4-9B-0414 : Performance efficace dans un modèle compact
GLM-4-9B-0414 est un modèle de petite taille de la série GLM avec 9 milliards de paramètres. Ce modèle hérite des caractéristiques techniques de la série GLM-4-32B mais offre une option de déploiement plus légère. Malgré son échelle réduite, GLM-4-9B-0414 démontre toujours d'excellentes capacités en génération de code, conception web, génération de graphiques SVG et tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend également en charge les fonctionnalités d'appel de fonctions, lui permettant d'invoquer des outils externes pour étendre sa gamme de capacités. Avec une longueur de contexte de 33K et un prix de 0,086 $/M tokens sur SiliconFlow, il offre des performances puissantes aux utilisateurs qui ont besoin de déployer des modèles d'IA avec des ressources de calcul limitées.
Avantages
- 9 milliards de paramètres légers pour un déploiement efficace
- Excellentes capacités de génération de code et de conception web
- Prise en charge de l'appel de fonctions pour l'intégration d'outils
Inconvénients
- Le nombre de paramètres plus petit limite la gestion de la complexité
- Moins puissant que les modèles GLM plus grands de la série
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances impressionnantes dans un package compact de 9 milliards de paramètres, parfait pour les environnements à ressources limitées tout en conservant d'excellentes capacités de génération de code et d'appel de fonctions.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 est un modèle de raisonnement spécialisé avec 9 milliards de paramètres qui démontre des capacités de raisonnement mathématique surprenantes. Malgré sa taille compacte, il présente d'excellentes performances en raisonnement mathématique et en tâches générales, avec des capacités de réflexion approfondie et une gestion de contexte long grâce à la technologie YaRN, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications nécessitant un raisonnement mathématique avec des ressources de calcul limitées.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414 : Une puissance de raisonnement mathématique
GLM-Z1-9B-0414 est un modèle de petite taille de la série GLM avec seulement 9 milliards de paramètres qui maintient la tradition open-source tout en démontrant des capacités surprenantes. Malgré son échelle réduite, GLM-Z1-9B-0414 présente toujours d'excellentes performances en raisonnement mathématique et en tâches générales. Ses performances globales sont déjà à un niveau de pointe parmi les modèles open-source de même taille. L'équipe de recherche a utilisé la même série de techniques que pour les modèles plus grands pour entraîner ce modèle de 9 milliards de paramètres. En particulier dans les scénarios à ressources limitées, ce modèle atteint un excellent équilibre entre efficacité et performance. Le modèle présente des capacités de réflexion approfondie et peut gérer de longs contextes grâce à la technologie YaRN, avec une longueur de contexte de 33K et un prix de 0,086 $/M tokens sur SiliconFlow.
Avantages
- Capacités de raisonnement mathématique exceptionnelles pour une taille de 9 milliards de paramètres
- Capacités de réflexion approfondie avec la technologie YaRN
- Performances de pointe parmi les modèles open-source de même taille
Inconvénients
- Principalement axé sur les tâches de raisonnement
- Limité par la contrainte de 9 milliards de paramètres pour les applications complexes
Pourquoi nous l'aimons
- Il surpasse sa catégorie, offrant des capacités de raisonnement mathématique remarquables dans un modèle compact de 9 milliards de paramètres, parfait pour les tâches de raisonnement spécialisées avec des ressources de calcul limitées.
THUDM/GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414 est un puissant modèle de 32 milliards de paramètres avec des performances comparables à GPT-4o et DeepSeek-V3. Pré-entraîné sur 15T de tokens, y compris de nombreuses données de raisonnement, il excelle dans le code d'ingénierie, l'appel de fonctions, les questions-réponses basées sur la recherche et la génération de rapports. Amélioré par l'apprentissage par renforcement, il offre des capacités exceptionnelles de suivi d'instructions et de tâches d'agent.
THUDM/GLM-4-32B-0414 : Performances de niveau entreprise
GLM-4-32B-0414 est un modèle de nouvelle génération de la famille GLM avec 32 milliards de paramètres. Ses performances sont comparables à celles de la série GPT d'OpenAI et de la série V3/R1 de DeepSeek, et il prend en charge des fonctionnalités de déploiement local très conviviales. GLM-4-32B-Base-0414 a été pré-entraîné sur 15T de données de haute qualité, y compris une grande quantité de données synthétiques de type raisonnement, jetant les bases des extensions d'apprentissage par renforcement ultérieures. Dans la phase de post-entraînement, l'équipe a amélioré les performances du modèle en matière de suivi d'instructions, de code d'ingénierie et d'appel de fonctions en utilisant des techniques telles que l'échantillonnage par rejet et l'apprentissage par renforcement. GLM-4-32B-0414 obtient d'excellents résultats en code d'ingénierie, génération d'artefacts, appel de fonctions, questions-réponses basées sur la recherche et génération de rapports, avec des performances approchant ou dépassant celles de modèles plus grands. Disponible sur SiliconFlow à 0,27 $/M tokens avec une longueur de contexte de 33K.
Avantages
- Performances comparables à GPT-4o et DeepSeek-V3
- Pré-entraîné sur 15T de tokens de haute qualité avec des données de raisonnement
- Excellentes capacités de code d'ingénierie et d'appel de fonctions
Inconvénients
- Exigences de calcul plus élevées que les modèles plus petits
- Plus cher que les variantes 9B à 0,27 $/M tokens
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de niveau entreprise rivalisant avec des modèles beaucoup plus grands, offrant des capacités exceptionnelles en génération de code, appel de fonctions et tâches de raisonnement complexes avec des options de déploiement conviviales.
Comparaison des modèles THUDM
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles THUDM de 2025, chacun optimisé pour différents cas d'utilisation. GLM-4-9B-0414 offre des capacités générales efficaces, GLM-Z1-9B-0414 se spécialise dans le raisonnement mathématique, tandis que GLM-4-32B-0414 offre des performances de niveau entreprise. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle THUDM pour vos besoins et votre budget spécifiques.
| Numéro | Modèle | Développeur | Taille des paramètres | Tarification SiliconFlow | Point fort |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | Génération de code efficace et appel de fonctions |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | Raisonnement mathématique et réflexion approfondie |
| 3 | THUDM/GLM-4-32B-0414 | THUDM | 32B | $0.27/M tokens | Performances et capacités de niveau entreprise |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs modèles THUDM pour 2025 sont GLM-4-9B-0414, GLM-Z1-9B-0414 et GLM-4-32B-0414. Chaque modèle excelle dans différents domaines : GLM-4-9B-0414 pour les tâches générales efficaces, GLM-Z1-9B-0414 pour le raisonnement mathématique, et GLM-4-32B-0414 pour des performances de niveau entreprise comparables à GPT-4o.
Pour les environnements à ressources limitées nécessitant des capacités d'IA générales, choisissez GLM-4-9B-0414. Pour le raisonnement mathématique et les tâches analytiques, GLM-Z1-9B-0414 est optimal. Pour les applications d'entreprise nécessitant des performances maximales en génération de code, appel de fonctions et raisonnement complexe, GLM-4-32B-0414 est le meilleur choix.