GLM-Z1-9B-0414
Tentang GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 adalah model berukuran kecil dalam seri GLM dengan hanya 9 miliar parameter yang mempertahankan tradisi open-source sambil menampilkan kemampuan yang mengejutkan. Meskipun memiliki skala yang lebih kecil, GLM-Z1-9B-0414 tetap menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam penalaran matematika dan tugas umum. Kinerja keseluruhannya sudah berada di tingkat terdepan di antara model-model open-source dengan ukuran yang sama. Tim penelitian menerapkan rangkaian teknik yang sama yang digunakan untuk model yang lebih besar untuk melatih model 9B ini. Terutama dalam skenario yang terbatas sumber dayanya, Model ini mencapai keseimbangan yang sangat baik antara efisiensi dan efektivitas, menyediakan opsi kuat bagi pengguna yang mencari penerapan yang ringan. Model ini memiliki kemampuan berpikir mendalam dan dapat menangani konteks yang panjang melalui teknologi YaRN, menjadikannya sangat cocok untuk aplikasi yang memerlukan kemampuan penalaran matematika dengan sumber daya komputasi yang terbatas.
Jelajahi bagaimana penalaran kompak namun kuat dari GLM-Z1-9B-0414 dapat menyelesaikan masalah kompleks dunia nyata secara efisien.
Percepatan Perhitungan Ilmiah
Manfaatkan kecanggihan matematika GLM-Z1-9B-0414 untuk analisis cepat data ilmiah, menghasilkan dan memverifikasi persamaan kompleks, atau mensimulasikan Model secara efisien pada perangkat keras lokal.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Seorang ilmuwan material menggunakan Model untuk dengan cepat menyelesaikan sistem persamaan non-linear yang menggambarkan sifat-sifat paduan baru, secara signifikan mengurangi waktu iterasi eksperimental."
Analisis Logika Kode yang Efisien
Analisis logika kode yang rumit, mengidentifikasi bug halus, dan menyarankan peningkatan kinerja di berbagai bahasa pemrograman, ideal untuk sistem tertanam atau yang memerlukan kinerja tinggi.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Terdeteksi bug konkurensi dalam sistem operasi waktu nyata berbasis Rust dengan melacak jalur eksekusi, memberikan perbaikan yang tepat yang meningkatkan stabilitas sistem."
Pembangkitan Wawasan Keuangan Lokal
Melakukan analisis kuantitatif multi-langkah pada laporan keuangan dan data pasar, menyimpulkan hubungan kausal dan menghasilkan rekomendasi strategis, semuanya dalam lingkungan lokal yang ringan dan aman.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Menganalisis proyeksi keuangan dan laporan pasar ekstensif sebuah startup untuk mengidentifikasi penggerak pertumbuhan utama dan risiko investasi potensial, menghasilkan laporan terperinci untuk investor lokal."
Audit Dokumen & Sistem Cerdas
Audit dokumen kompleks seperti laporan kepatuhan regulasi atau arsitektur sistem dengan penalaran melalui dependensi logis, mengidentifikasi ketidakkonsistenan, dan menandai masalah potensial di seluruh konteks panjang.
Contoh Penggunaan Kasus:
"Mengkaji dokumen kepatuhan regulasi setebal 500 halaman untuk sebuah perusahaan farmasi, menunjukkan klausa bertentangan dan risiko ketidakpatuhan potensial, menghemat waktu review manual berminggu-minggu."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Tidak
Total Parameter
9B
Parameter yang Diaktifkan
9B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
131K
Max Tokens
131K
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
