THUDMモデルとは？
THUDMモデルは、清華大学とZhipu AIによって開発された高度な大規模言語モデルで、GLM（General Language Model）アーキテクチャを特徴としています。これらのモデルは、最先端の自然言語処理とマルチモーダル機能を組み合わせ、軽量な9Bパラメータモデルから堅牢な32Bシステムまで、幅広いソリューションを提供します。THUDMモデルは、数学的推論やコード生成からマルチモーダル理解や関数呼び出しまで、さまざまなタスクをサポートするように設計されており、研究と商用アプリケーションの両方に理想的です。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、90億のパラメータを持ちます。その小規模にもかかわらず、このモデルはコード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス生成、および検索ベースのライティングタスクにおいて優れた能力を発揮します。このモデルは関数呼び出し機能をサポートしており、リソースが限られたシナリオで効率性と有効性の良好なバランスを示し、さまざまなベンチマークテストで競争力のあるパフォーマンスを提供します。
THUDM/GLM-4-9B-0414: コンパクトモデルにおける効率的なパフォーマンス
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、90億のパラメータを持ちます。このモデルはGLM-4-32Bシリーズの技術的特性を受け継ぎながら、より軽量なデプロイオプションを提供します。その小規模にもかかわらず、GLM-4-9B-0414はコード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス生成、および検索ベースのライティングタスクにおいて優れた能力を発揮します。このモデルは関数呼び出し機能もサポートしており、外部ツールを呼び出してその機能範囲を拡張することができます。33Kのコンテキスト長を持ち、SiliconFlowでは100万トークンあたり0.086ドルで提供されており、限られた計算リソースでAIモデルをデプロイする必要があるユーザーに強力なパフォーマンスを提供します。
長所
- 効率的なデプロイのための軽量な9Bパラメータ
- 優れたコード生成とウェブデザイン機能
- ツール統合のための関数呼び出しサポート
短所
- パラメータ数が少ないため、複雑な処理には限界がある
- シリーズのより大きなGLMモデルよりも性能が劣る
おすすめポイント
- コンパクトな9Bパラメータパッケージで印象的なパフォーマンスを発揮し、リソースが限られた環境に最適でありながら、優れたコード生成と関数呼び出し機能を維持しています。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414は、90億のパラメータを持つ特殊な推論モデルで、驚くべき数学的推論能力を発揮します。そのコンパクトなサイズにもかかわらず、数学的推論と一般的なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、YaRNテクノロジーによる深い思考能力と長文コンテキスト処理を特徴としており、計算リソースが限られた数学的推論を必要とするアプリケーションに特に適しています。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: 数学的推論の強力なモデル
GLM-Z1-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、わずか90億のパラメータを持ちながら、オープンソースの伝統を維持しつつ驚くべき能力を発揮します。その小規模にもかかわらず、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論と一般的なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。その全体的なパフォーマンスは、同サイズのオープンソースモデルの中で既にトップレベルにあります。研究チームは、より大きなモデルに使用されたのと同じ一連の技術をこの9Bモデルのトレーニングに採用しました。特にリソースが限られたシナリオでは、このモデルは効率性と有効性の間で優れたバランスを達成します。このモデルは深い思考能力を特徴とし、YaRNテクノロジーを通じて長文コンテキストを処理でき、33Kのコンテキスト長を持ち、SiliconFlowでは100万トークンあたり0.086ドルで提供されています。
長所
- 9Bサイズとしては例外的な数学的推論能力
- YaRNテクノロジーによる深い思考能力
- 同サイズのオープンソースモデルの中でトップレベルのパフォーマンス
短所
- 主に推論タスクに特化している
- 複雑なアプリケーションでは9Bパラメータの制約を受ける
おすすめポイント
- そのサイズに反して、コンパクトな9Bモデルで驚くべき数学的推論能力を発揮し、計算リソースが限られた特殊な推論タスクに最適です。
THUDM/GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414は、GPT-4oやDeepSeek-V3に匹敵する性能を持つ強力な320億パラメータモデルです。広範な推論データを含む15兆トークンで事前学習されており、エンジニアリングコード、関数呼び出し、検索ベースのQ&A、レポート生成に優れています。強化学習によって強化され、優れた指示追従能力とエージェントタスク能力を提供します。
THUDM/GLM-4-32B-0414: エンタープライズグレードのパフォーマンス
GLM-4-32B-0414は、GLMファミリーの次世代モデルで、320億のパラメータを持ちます。そのパフォーマンスはOpenAIのGPTシリーズやDeepSeekのV3/R1シリーズに匹敵し、非常にユーザーフレンドリーなローカルデプロイ機能をサポートしています。GLM-4-32B-Base-0414は、大量の推論型合成データを含む15兆の高品質データで事前学習され、その後の強化学習拡張の基盤を築きました。後学習段階では、チームは拒否サンプリングや強化学習などの技術を使用して、指示追従、エンジニアリングコード、関数呼び出しにおけるモデルのパフォーマンスを向上させました。GLM-4-32B-0414は、エンジニアリングコード、アーティファクト生成、関数呼び出し、検索ベースのQ&A、レポート生成において優れた結果を達成し、より大きなモデルに匹敵するかそれを超えるパフォーマンスを発揮します。SiliconFlowで100万トークンあたり0.27ドル、33Kのコンテキスト長で利用可能です。
長所
- GPT-4oおよびDeepSeek-V3に匹敵するパフォーマンス
- 推論データを含む15兆の高品質トークンで事前学習済み
- 優れたエンジニアリングコードと関数呼び出し機能
短所
- 小型モデルよりも高い計算要件
- 9Bバリアントよりも高価（100万トークンあたり0.27ドル）
おすすめポイント
- はるかに大きなモデルに匹敵するエンタープライズグレードのパフォーマンスを提供し、コード生成、関数呼び出し、複雑な推論タスクにおいて優れた機能とユーザーフレンドリーなデプロイオプションを提供します。
THUDMモデル比較
この表では、2025年の主要なTHUDMモデルを比較します。それぞれ異なるユースケースに最適化されています。GLM-4-9B-0414は効率的な汎用機能を提供し、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論に特化し、GLM-4-32B-0414はエンタープライズグレードのパフォーマンスを提供します。この比較は、特定の要件と予算に合ったTHUDMモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | パラメータサイズ | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | 効率的なコード生成と関数呼び出し |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | 数学的推論と深い思考 |
| 3 | THUDM/GLM-4-32B-0414 | THUDM | 32B | $0.27/M tokens | エンタープライズグレードのパフォーマンスと機能 |
よくある質問
2025年のトップ3のTHUDMモデルは、GLM-4-9B-0414、GLM-Z1-9B-0414、およびGLM-4-32B-0414です。各モデルは異なる分野で優れています。GLM-4-9B-0414は効率的な汎用タスク向け、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論向け、GLM-4-32B-0414はGPT-4oに匹敵するエンタープライズグレードのパフォーマンス向けです。
汎用AI機能が必要なリソースが限られた環境には、GLM-4-9B-0414を選択してください。数学的推論や分析タスクには、GLM-Z1-9B-0414が最適です。コード生成、関数呼び出し、複雑な推論で最大のパフォーマンスを必要とするエンタープライズアプリケーションには、GLM-4-32B-0414が最良の選択肢です。