정보에 대해서GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414는 320억 개의 매개변수를 가진 GLM 계열의 차세대 모델입니다. 그 성능은 OpenAI의 GPT 시리즈와 DeepSeek의 V3/R1 시리즈에 필적하며, 매우 사용자 친화적인 로컬 배포 기능을 지원합니다. GLM-4-32B-Base-0414는 15조 바이트의 고품질 데이터, 대량의 추론형 합성 데이터를 포함하여 사전 훈련되어 후속 강화 학습 확장의 기반을 마련했습니다. 사후 훈련 단계에서는 대화 시나리오에 대한 인간의 선호 정렬 외에도 팀은 거절 샘플링 및 강화 학습과 같은 기술을 사용하여 지침 준수, 엔지니어링 코드 및 함수 호출에서 모델의 성능을 강화했습니다. GLM-4-32B-0414는 엔지니어링 코드, 아티팩트 생성, 함수 호출, 검색 기반 Q&A, 보고서 생성 등 다양한 분야에서 우수한 결과를 달성합니다. 여러 벤치마크에서 성능은 때로는 GPT-4o나 DeepSeek-V3-0324 (671B)와 같은 더 큰 모델의 성능에 근접하거나 이를 초과하기도 합니다.
GLM-4-32B-0414의 강력한 추론, 코드, 아티팩트 생성 기능을 탐색하여 복잡한 실제 문제를 해결합니다.
지능형 코드 엔지니어링
단순한 완성을 넘어, GLM-4가 코드베이스를 분석하고 미묘한 논리적 오류를 식별하며 깊이 있는 알고리즘 이해를 바탕으로 성능 최적화를 제안합니다.
사용 사례 예시:
"대규모 Rust 애플리케이션에서 실행 흐름을 통해 추론하여 개발자가 간과한 중요한 메모리 누수를 정확히 찾아 수정을 제공했습니다."
고급 연구 및 분석
GLM-4를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 분석하고 수학적 증명을 생성 및 검증하며, 일관된 추론을 가진 기술 논문 초안을 작성하여 과학적 발견을 가속화합니다.
사용 사례 예시:
"유전체 데이터를 분석하기 위해 일련의 통계 모형을 공식화하고 해결함으로써 생물정보학 연구자의 이론적 검증 시간을 몇 주 단축했습니다."
전략적 비즈니스 인텔리전스
재무 보고서 및 시장 데이터를 통해 다단계 정량 분석을 수행하여 인과 관계를 추론하고 상세한 전략적 권장 사항을 생성하기 위해 GLM-4를 활용합니다.
사용 사례 예시:
"회사의 분기 실적과 시장 동향을 분석하여 단계별 금융 추론을 통해 위험과 성장 기회를 설명하는 다문서 투자 논문을 작성했습니다."
동적 콘텐츠 및 아티팩트 생성
자연어 프롬프트에서 복잡한 애니메이션, 인터랙티브 웹 디자인 및 정교한 SVG 그래픽을 생성하기 위해 GLM-4의 아티팩트 생성 기능을 활용합니다.
사용 사례 예시:
"세부적인 텍스트 설명에서 직접적으로 데이터 시각화 차트를 포함한 모바일 머신러닝 플랫폼을 위한 완전 기능적이고 반응형 웹 UI를 생성했습니다."
자동화된 에이전트 워크플로우
GLM-4의 지시 사항 준수 및 강력한 함수 호출 기능을 활용하여 복잡한 다단계 에이전트 작업을 조정하여 자동 의사 결정 및 실행을 수행합니다.
사용 사례 예시:
"API 호출을 통해 실시간 부하 메트릭에 따라 구성을 동적으로 조정하여 클라우드 리소스 프로비저닝을 자율적으로 관리하는 AI 에이전트를 개발했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
네
전문가의 혼합
아니요
총 매개변수
32B
활성화된 매개변수
32B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
33K
Max Tokens
33K
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
Z.ai
chat
GLM-5
출시일: 2026. 2. 12.
Total Context:
205K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
2.55
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.7
출시일: 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
출시일: 2025. 12. 8.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
출시일: 2025. 10. 4.
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
출시일: 2025. 7. 28.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
출시일: 2025. 8. 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
출시일: 2025. 7. 4.
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
출시일: 2025. 4. 18.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
출시일: 2025. 4. 18.
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
