GLM-4-9B-0414
Tentang GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 adalah model berukuran kecil dalam seri GLM dengan 9 miliar parameter. Model ini mewarisi karakteristik teknis dari seri GLM-4-32B tetapi menawarkan pilihan penerapan yang lebih ringan. Meskipun skalanya lebih kecil, GLM-4-9B-0414 tetap menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam pembuatan kode, desain web, pembuatan grafik SVG, dan tugas menulis berbasis pencarian. Model ini juga mendukung fitur pemanggilan fungsi, memungkinkan pemanggilan alat eksternal untuk memperluas jangkauan kemampuannya. Model ini menunjukkan keseimbangan yang baik antara efisiensi dan efektivitas dalam skenario yang terbatas sumber daya, memberikan opsi yang kuat bagi pengguna yang perlu menggunakan Model AI di bawah keterbatasan sumber daya komputasi. Seperti Model lainnya dalam seri yang sama, GLM-4-9B-0414 juga menunjukkan kinerja kompetitif dalam berbagai tes patokan.
Temukan bagaimana kemampuan intelijen dan pemanggilan fungsi GLM-4-9B-0414 menyelesaikan tantangan dunia nyata, bahkan dalam skenario yang memiliki keterbatasan sumber daya.
Generasi Kode & UI Cerdas
Menghasilkan potongan kode fungsional, antarmuka web, dan grafik SVG dari bahasa alami dengan cepat, mempercepat siklus pengembangan.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Menghasilkan komponen React yang responsif untuk sebuah dasbor, termasuk grafik SVG interaktif, dari satu petunjuk desain, menghemat waktu berjam-jam untuk pengembangan front-end."
Analisis & Pelaporan Data Lanjutan
Melakukan analisis kuantitatif kompleks pada berbagai kumpulan data, menyimpulkan wawasan, dan menghasilkan laporan komprehensif yang ditingkatkan dengan pencarian.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Menganalisis tren pasar dan keuangan perusahaan untuk menghasilkan laporan investasi yang mendetail, dengan menggabungkan data waktu nyata melalui pemanggilan fungsi, memberikan rekomendasi strategis yang dapat ditindaklanjuti."
Pembuatan Skrip Sistem Otomatis
Mengotomatiskan operasi TI dengan menghasilkan skrip dan file konfigurasi, serta mengorkestrasi alat eksternal melalui pemanggilan fungsi untuk pengelolaan sistem.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Membuat skrip Python untuk mengotomatisasi penyediaan sumber daya cloud (VM, basis data) dan mengkonfigurasi grup keamanan jaringan dengan memanggil API cloud melalui pemanggilan fungsi, menyederhanakan penyebaran."
Pemecahan Masalah Matematika & Logika
Memecahkan masalah matematika dan logika yang kompleks langkah demi langkah, menghasilkan penjelasan yang jelas untuk kebutuhan pendidikan atau penelitian.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Mengembangkan solusi terperinci, multi-langkah untuk persamaan diferensial, memecah setiap tahap untuk peneliti fisika, mengurangi waktu validasi teoretis."
Otomatisasi Agen Ringan
Menerapkan agen cerdas di lingkungan yang memiliki keterbatasan sumber daya untuk melakukan tugas multi-langkah dengan alasan secara mandiri dan berinteraksi dengan alat eksternal.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Agen perangkat edge menggunakan GLM-4-9B-0414 untuk memantau data sensor, mendeteksi anomali, dan memicu peringatan melalui API pesan eksternal, semuanya dalam anggaran daya komputasi rendah."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Tidak
Total Parameter
9B
Parameter yang Diaktifkan
9B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
33K
Max Tokens
33K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Z.ai
chat
GLM-5
Dirilis pada: 12 Feb 2026
Total Context:
205K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
2.55
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.7
Dirilis pada: 23 Des 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Dirilis pada: 8 Des 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Dirilis pada: 28 Jul 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Dirilis pada: 13 Agu 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Dirilis pada: 4 Jul 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
