Полное руководство: лучшие модели THUDM в 2026 году

Элизабет К.

Наше всеобъемлющее руководство по лучшим моделям THUDM 2026 года. Мы проанализировали тесты производительности, протестировали возможности в ключевых сценариях использования и оценили архитектуры, чтобы определить наиболее инновационные модели THUDM. От легких эффективных решений до мощных систем мультимодального (multimodal) рассуждения — эти модели превосходны в плане доступности, производительности и практического применения. Три наши лучшие рекомендации на 2026 год — это THUDM/GLM-4-9B-0414, THUDM/GLM-Z1-9B-0414 и THUDM/GLM-4-32B-0414. Каждая из них выбрана за свои выдающиеся характеристики, эффективность и способность раздвигать границы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом с помощью таких сервисов, как SiliconFlow.

Что такое модели THUDM?

Модели THUDM — это передовые большие языковые модели, разработанные Университетом Цинхуа и Zhipu AI на базе архитектуры GLM (General Language Model). Эти модели сочетают в себе самые современные технологии обработки естественного языка и мультимодальные (Multimodal) возможности, предлагая решения от легковесных моделей с 9 миллиардами параметров до мощных систем с 32 миллиардами параметров. Модели THUDM отличаются универсальностью и поддерживают широкий спектр задач — от математических рассуждений и генерации кода до мультимодального (Multimodal) понимания и вызова функций, что делает их идеальными как для научных исследований, так и для коммерческого использования.

THUDM/GLM-4-9B-0414

GLM-4-9B-0414 — это модель небольшого размера в серии GLM с 9 миллиардами параметров. Несмотря на свой компактный масштаб, эта модель демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, создании SVG-графики и написании текстов на основе поисковой выдачи. Модель поддерживает функции вызова внешних инструментов и демонстрирует отличный баланс эффективности в сценариях с ограниченными ресурсами, обеспечивая конкурентоспособную производительность в различных бенчмарках.

THUDM/GLM-4-9B-0414: эффективная производительность в компактной модели

GLM-4-9B-0414 — это модель небольшого размера в серии GLM с 9 миллиардами параметров. Эта модель унаследовала технические характеристики серии GLM-4-32B, но предлагает более легкий вариант для развертывания. Несмотря на меньший масштаб, GLM-4-9B-0414 по-прежнему демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, создании SVG-графики и написании текстов на основе поисковой выдачи. Модель также поддерживает функции вызова внешних инструментов, что позволяет ей задействовать сторонние сервисы для расширения своих возможностей. С контекстным окном в 33K и ценой $0.086 за миллион токенов (tokens) на платформе SiliconFlow, она обеспечивает высокую производительность для пользователей, которым необходимо развертывать ИИ-модели в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Плюсы

Легковесные 9B параметров для эффективного развертывания
Отличные возможности генерации кода и веб-дизайна
Поддержка вызова функций для интеграции инструментов

Минусы

Меньшее количество параметров ограничивает работу со сложными задачами
Менее мощная по сравнению с более крупными моделями GLM в серии

Почему она нам нравится

Она обеспечивает впечатляющую производительность в компактном формате с 9B параметров, идеально подходящем для сред с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом отличные возможности генерации кода и вызова функций.

THUDM/GLM-Z1-9B-0414

GLM-Z1-9B-0414 — это специализированная модель для логических рассуждений с 9 миллиардами параметров, которая демонстрирует удивительные способности к математическому мышлению. Несмотря на компактный размер, она показывает отличные результаты в математических рассуждениях и общих задачах благодаря возможностям глубокого мышления и обработки длинного контекста с помощью технологии YaRN, что делает ее особенно подходящей для приложений, требующих математической логики при ограниченных вычислительных ресурсах.

THUDM/GLM-Z1-9B-0414: центр математических рассуждений

GLM-Z1-9B-0414 — это небольшая модель в серии GLM всего с 9 миллиардами параметров, которая сохраняет традиции открытого исходного кода, демонстрируя при этом удивительные возможности. Несмотря на свой скромный масштаб, GLM-Z1-9B-0414 показывает отличные результаты в математических рассуждениях и общих задачах. Ее общая производительность уже находится на лидирующем уровне среди open-source моделей аналогичного размера. Исследовательская группа использовала те же методы, что и для более крупных моделей, для обучения этой 9B-версии. Особенно в сценариях с ограниченными ресурсами эта модель достигает отличного баланса между эффективностью и производительностью. Модель обладает способностью к глубокому мышлению и может обрабатывать длинный контекст благодаря технологии YaRN. Длина контекста составляет 33K, а стоимость на SiliconFlow — $0.086 за миллион токенов (tokens).

Плюсы

Исключительные способности к математическим рассуждениям для размера 9B
Возможности глубокого мышления благодаря технологии YaRN
Лидирующая производительность среди open-source моделей того же размера

Минусы

Ориентирована в основном на задачи логического рассуждения
Ограничена рамками 9B параметров для сложных комплексных приложений

Why We Love It

Она превосходит ожидания для своего класса, обеспечивая замечательные способности к математическому мышлению в компактной модели 9B, которая идеально подходит для специализированных задач логики при ограниченных вычислительных ресурсах.

THUDM/GLM-4-32B-0414

GLM-4-32B-0414 — это мощная модель с 32 миллиардами параметров, производительность которой сравнима с GPT-4o и DeepSeek-V3. Предварительно обученная на 15T токенов (tokens), включая обширные данные для логических рассуждений, она превосходно справляется с написанием инженерного кода, вызовом функций, поисковыми Q&A-системами и генерацией отчетов. Улучшенная с помощью обучения с подкреплением, она обеспечивает исключительное следование инструкциям и выполнение агентских задач.

THUDM/GLM-4-32B-0414: производительность корпоративного уровня

GLM-4-32B-0414 — это модель нового поколения в семействе GLM с 32 миллиардами параметров. Ее производительность сравнима с серией GPT от OpenAI и серией V3/R1 от DeepSeek, при этом она поддерживает очень удобные функции для локального развертывания. Базовая модель GLM-4-32B-Base-0414 была предварительно обучена на 15T высококачественных данных, включая большой объем синтетических данных логического типа, что заложило основу для последующего обучения с подкреплением. На этапе дообучения команда улучшила показатели модели в следовании инструкциям, написании инженерного кода и вызове функций, используя такие методы, как выборка с отклонением (rejection sampling) и обучение с подкреплением. GLM-4-32B-0414 достигает отличных результатов в написании инженерного кода, генерации Artifact, вызове функций, поисковых Q&A и создании отчетов, приближаясь по эффективности к более крупным моделям или превосходя их. Доступна на SiliconFlow по цене $0.27 за миллион токенов (tokens) с контекстным окном 33K.

Плюсы

Производительность, сравнимая с GPT-4o и DeepSeek-V3
Предварительно обучена на 15T высококачественных токенов (tokens) с данными для логических рассуждений
Отличные возможности написания инженерного кода и вызова функций

Минусы

Более высокие требования к вычислительным ресурсам, чем у меньших моделей
Дороже, чем варианты 9B (стоимость составляет $0.27 за миллион токенов (tokens))

Почему она нам нравится

Она обеспечивает производительность корпоративного уровня, конкурируя с гораздо более крупными моделями, предлагая исключительные возможности генерации кода, вызова функций и решения сложных логических задач с удобными вариантами развертывания.

Сравнение моделей THUDM

В этой таблице мы сравниваем ведущие модели THUDM 2026 года, каждая из которых оптимизирована под различные сценарии использования. GLM-4-9B-0414 обеспечивает эффективные возможности общего назначения, GLM-Z1-9B-0414 специализируется на математических рассуждениях, а GLM-4-32B-0414 предлагает производительность корпоративного уровня. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель THUDM под ваши конкретные требования и бюджет.

Часто задаваемые вопросы

Какие модели THUDM вошли в нашу тройку лучших?

Нашими тремя лучшими моделями THUDM на 2026 год стали GLM-4-9B-0414, GLM-Z1-9B-0414 и GLM-4-32B-0414. Каждая модель превосходит другие в своей области: GLM-4-9B-0414 оптимальна для эффективных задач общего назначения, GLM-Z1-9B-0414 — для математических рассуждений, а GLM-4-32B-0414 предлагает производительность корпоративного уровня, сравнимую с GPT-4o.

Какие критерии мы использовали при оценке этих моделей THUDM?

Мы оценивали каждую модель THUDM на основе эффективности параметров, результатов бенчмарков, специализированных возможностей (таких как математические рассуждения), поддержки длины контекста, экономической эффективности на SiliconFlow, гибкости развертывания и реальной производительности в таких задачах, как генерация кода, вызов функций и логическое мышление.

Почему мы выбрали именно эти модели THUDM как лучшие в 2026 году?

Эти модели THUDM представляют собой наилучший баланс производительности, эффективности и доступности. GLM-4-9B-0414 предлагает отличные возможности в компактном формате, GLM-Z1-9B-0414 демонстрирует замечательные способности к рассуждению, несмотря на свой размер, а GLM-4-32B-0414 обеспечивает производительность корпоративного уровня, сравнимую с гораздо более крупными проприетарными моделями.

Какие модели THUDM лучше всего подходят для различных задач?

Для сред с ограниченными ресурсами, где требуются общие возможности искусственного интеллекта, выбирайте GLM-4-9B-0414. Для математических рассуждений и аналитических задач оптимальна GLM-Z1-9B-0414. Для корпоративных приложений, требующих максимальной производительности в генерации кода, вызове функций и сложном логическом мышлении, лучшим выбором будет GLM-4-32B-0414.

‹ Полное руководство: лучшие модели OpenAI с открытым исходным кодом в 2026 году

Полное руководство — лучшие модели ZAI в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?