約GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414は、GLMシリーズの小型のModelで、わずか90億のパラメータでオープンソースの伝統を維持しながらも驚くべき能力を持っています。規模が小さいにもかかわらず、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論および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Modelの中で既にトップレベルです。研究チームは、より大きなModelと同じシリーズの技術を用いてこの9B Modelをトレーニングしました。特にリソースが制限されたシナリオでは、このModelは効率と効果の間で優れたバランスを達成し、軽量な展開を求めるユーザーに強力なオプションを提供します。このModelは深い思考能力を備えており、YaRNテクノロジーを通じて長いコンテキストを処理できるため、計算資源が限られた状態で数学的推論能力を必要とするアプリケーションに特に適しています。
GLM-Z1-9B-0414のコンパクトながら強力な推論が、現実世界の複雑な問題を効率的に解決する方法を探る。
加速された科学計算
GLM-Z1-9B-0414の数学能力を活かして科学データの迅速な分析、複雑な方程式の生成と検証、またはローカルハードウェアでモデルの効率的なシミュレーションを行います。
ユースケース例:
"ある材料科学者が新しい合金の特性を記述する非線形方程式のシステムを迅速に解決するためにモデルを使用し、実験の繰り返し時間を大幅に短縮しました。"
効率的なコード論理分析
複雑なコードロジックを分析し、微妙なバグを特定し、組み込みシステムやパフォーマンスクリティカルなシステムに理想的なパフォーマンス向上を提案します。
ユースケース例:
"Rustベースのリアルタイムオペレーティングシステムで実行経路を追跡することにより、同時実行バグを検出し、システムの安定性を改善する正確な修正を提供しました。"
ローカルな金融インサイトの生成
金融報告書や市場データに対するマルチステップの定量分析を行い、因果関係を推測し、戦略的な推奨を生成します。すべてを軽量で安全なローカル環境内で行います。
ユースケース例:
"スタートアップの広範な財務予測と市場レポートを分析し、主な成長要因と潜在的な投資リスクを特定し、地元の投資家向けに詳細なレポートを生成しました。"
インテリジェントな文書 & システム監査
論理的な依存関係を推論して、規制遵守レポートやシステムアーキテクチャのような複雑な文書を監査し、長いコンテキストにわたる不整合を特定し、潜在的な問題を指摘します。
ユースケース例:
"製薬会社の500ページの規制遵守文書をレビューし、矛盾する条項と潜在的な非遵守リスクを特定し、手動レビューの数週間を節約しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
9B
アクティブ化されたパラメータ
9B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Z.ai
chat
GLM-5
リリース日：2026/02/12
Total Context:
205K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
2.55
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.7
リリース日：2025/12/23
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input：
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
リリース日：2025/12/08
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
リリース日：2025/10/04
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input：
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
リリース日：2025/07/28
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
リリース日：2025/08/13
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
リリース日：2025/07/04
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input：
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
リリース日：2025/04/18
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
リリース日：2025/04/18
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
