什么是THUDM模型？
THUDM模型是由清华大学和智谱AI开发的高级大型语言模型，采用GLM（通用语言模型）架构。这些模型将最先进的自然语言处理与多模态能力相结合，提供从轻量级90亿参数模型到强大的320亿参数系统的解决方案。THUDM模型设计用于多功能性，支持从数学推理和代码生成到多模态理解和函数调用等任务，使其成为研究和商业应用的理想选择。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，拥有90亿参数。尽管规模较小，该模型在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中表现出卓越的能力。该模型支持函数调用功能，并在资源受限的场景中实现了效率和效果的良好平衡，在各种基准测试中提供了有竞争力的性能。
THUDM/GLM-4-9B-0414：紧凑模型中的高效性能
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，拥有90亿参数。该模型继承了GLM-4-32B系列的技术特性，但提供了更轻量级的部署选项。尽管规模较小，GLM-4-9B-0414在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中仍然表现出卓越的能力。该模型还支持函数调用功能，允许其调用外部工具以扩展其能力范围。凭借33K的上下文长度和在SiliconFlow上每百万token $0.086的价格，它为需要在有限计算资源下部署AI模型用户提供了强大的性能。
优点
- 轻量级90亿参数，实现高效部署
- 卓越的代码生成和网页设计能力
- 支持函数调用，实现工具集成
缺点
- 参数量较小，限制了复杂任务的处理能力
- 不如系列中更大的GLM模型强大
我们喜爱它的理由
- 它在紧凑的90亿参数包中提供了令人印象深刻的性能，非常适合资源受限的环境，同时保持了出色的代码生成和函数调用能力。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414是一款拥有90亿参数的专业推理模型，展现出令人惊讶的数学推理能力。尽管体积紧凑，它在数学推理和通用任务中表现出色，通过YaRN技术具备深度思考能力和长上下文处理能力，使其特别适用于计算资源有限且需要数学推理的应用。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414：数学推理的强大引擎
GLM-Z1-9B-0414是GLM系列中的小型模型，仅有90亿参数，它保持了开源传统，同时展现出令人惊讶的能力。尽管规模较小，GLM-Z1-9B-0414在数学推理和通用任务中仍然表现出色。其整体性能在同等规模的开源模型中已处于领先水平。研究团队采用了与训练大型模型相同的系列技术来训练这款90亿参数模型。特别是在资源受限的场景中，该模型在效率和效果之间取得了出色的平衡。该模型具有深度思考能力，并通过YaRN技术处理长上下文，拥有33K的上下文长度，在SiliconFlow上每百万token $0.086。
优点
- 90亿参数规模下卓越的数学推理能力
- 通过YaRN技术实现深度思考能力
- 同等规模开源模型中的领先性能
缺点
- 主要侧重于推理任务
- 受90亿参数限制，不适用于复杂应用
我们喜爱它的理由
- 它超越了同类模型的表现，在紧凑的90亿参数模型中提供了卓越的数学推理能力，非常适合计算资源有限的专业推理任务。
THUDM/GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414是一款强大的320亿参数模型，性能可与GPT-4o和DeepSeek-V3媲美。它在包含大量推理数据的15万亿token上进行了预训练，在工程代码、函数调用、基于搜索的问答和报告生成方面表现出色。通过强化学习增强，它提供了卓越的指令遵循和代理任务能力。
THUDM/GLM-4-32B-0414：企业级性能
GLM-4-32B-0414是GLM家族中新一代模型，拥有320亿参数。其性能可与OpenAI的GPT系列和DeepSeek的V3/R1系列媲美，并支持非常用户友好的本地部署功能。GLM-4-32B-Base-0414在15万亿高质量数据上进行了预训练，其中包括大量推理型合成数据，为后续的强化学习扩展奠定了基础。在后训练阶段，团队利用拒绝采样和强化学习等技术增强了模型在指令遵循、工程代码和函数调用方面的性能。GLM-4-32B-0414在工程代码、Artifact生成、函数调用、基于搜索的问答和报告生成方面取得了优异成果，性能接近或超越了更大的模型。在SiliconFlow上可用，每百万token $0.27，上下文长度为33K。
优点
- 性能可与GPT-4o和DeepSeek-V3媲美
- 在包含推理数据的15万亿高质量token上进行预训练
- 卓越的工程代码和函数调用能力
缺点
- 比小型模型需要更高的计算资源
- 比90亿参数版本更昂贵，每百万token $0.27
我们喜爱它的理由
- 它提供了可与大型模型媲美的企业级性能，在代码生成、函数调用和复杂推理任务方面提供卓越能力，并具有用户友好的部署选项。
THUDM模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的THUDM模型，每个模型都针对不同的用例进行了优化。GLM-4-9B-0414提供高效的通用能力，GLM-Z1-9B-0414专注于数学推理，而GLM-4-32B-0414则提供企业级性能。此对比有助于您根据具体需求和预算选择合适的THUDM模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 参数规模 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | 高效代码生成与函数调用 |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 9B | $0.086/M tokens | 数学推理与深度思考 |
| 3 | THUDM/GLM-4-32B-0414 | THUDM | 32B | $0.27/M tokens | 企业级性能与能力 |
常见问题
我们2025年的三大THUDM模型是GLM-4-9B-0414、GLM-Z1-9B-0414和GLM-4-32B-0414。每个模型在不同领域表现出色：GLM-4-9B-0414适用于高效的通用任务，GLM-Z1-9B-0414适用于数学推理，而GLM-4-32B-0414则提供可与GPT-4o媲美的企业级性能。
对于需要通用AI能力且资源受限的环境，选择GLM-4-9B-0414。对于数学推理和分析任务，GLM-Z1-9B-0414是最佳选择。对于需要代码生成、函数调用和复杂推理方面最大性能的企业应用，GLM-4-32B-0414是首选。