約GLM-Z1-Rumination-32B-0414
GLM-Z1-Rumination-32B-0414は、OpenAIのDeep Researchと比較した反響能力を備えた深層推論のモデルです。典型的な深層思考モデルとは異なり、反響モデルはより長い期間の深い思考を採用して、よりオープンエンドで複雑な問題を解決します（例: 二つの都市におけるAI開発の比較分析とその将来の開発計画の作成）。反響モデルは、複雑なタスクを処理するための検索ツールを統合し、エンドツーエンドの強化学習をガイドし拡張するための複数のルールベースの報酬を利用して訓練されています。Z1-Ruminationは、研究スタイルのライティングと複雑な検索タスクにおいて著しい改善を示しています。このモデルは、「独自で質問を立てる—情報を検索する—分析を構築する—タスクを完了する」という完全な研究サイクルをサポートしており、デフォルトで検索、クリック、開く、終了といった機能呼び出しを含んでいるため、外部情報を必要とする複雑な問題をより適切に処理できます
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
32B
アクティブ化されたパラメータ
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
33K
Max Tokens
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。
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GLM-5
リリース日：2026/02/12
Total Context:
205K
Max output:
131K
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GLM-4.7
リリース日：2025/12/23
Total Context:
205K
Max output:
205K
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GLM-4.6V
リリース日：2025/12/08
Total Context:
131K
Max output:
131K
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GLM-4.6
リリース日：2025/10/04
Total Context:
205K
Max output:
205K
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GLM-4.5-Air
リリース日：2025/07/28
Total Context:
131K
Max output:
131K
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GLM-4.5V
リリース日：2025/08/13
Total Context:
66K
Max output:
66K
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0.14
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GLM-4.1V-9B-Thinking
リリース日：2025/07/04
Total Context:
66K
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66K
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GLM-Z1-32B-0414
リリース日：2025/04/18
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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0.14
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GLM-4-32B-0414
リリース日：2025/04/18
Total Context:
33K
Max output:
33K
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