GLM-4-32B-0414

О GLM-4-32B-0414

GLM-4-32B-0414 — это модель нового поколения в семействе GLM с 32 миллиардами параметров. Её производительность сопоставима с серией GPT от OpenAI и серией V3/R1 от DeepSeek, а также она поддерживает очень удобные функции локального развертывания. GLM-4-32B-Base-0414 была предварительно обучена на 15 триллионах качественных данных, включая большое количество синтетических данных для рассуждений, что становится основой для последующих расширений обучения с подкреплением. На этапе пост-тренировки, помимо выравнивания по человеческим предпочтениям для сценариев диалогов, команда улучшила производительность Model в следовании инструкциям, инженерному коду и вызову функций с использованием таких технологий, как выборка отклонений и обучение с подкреплением, усиливая атомарные возможности, необходимые для агентских задач. GLM-4-32B-0414 достигает хороших результатов в таких областях, как инженерный код, генерация артефактов, вызовы функций, поисковые вопросы и ответы, а также генерация отчетов. На нескольких тестах её производительность приближается или даже превышает производительность более крупных моделей, таких как GPT-4o и DeepSeek-V3-0324 (671B)

Исследуйте, как мощные возможности GLM-4-32B-0414 по рассуждению, кодированию и генерации артефактов могут решать сложные, реальные проблемы.

Инженерия интеллектуального кода

Более простого дополнения, GLM-4 анализирует кодовые базы, выявляет тонкие логические ошибки и предлагает оптимизацию производительности на основе глубокого алгоритмического понимания.

Пример использования:

"Устранение критической утечки памяти в крупномасштабном приложении на Rust через анализ его выполнения, предоставив точное исправление, упущенное разработчиками."

Продвинутые исследования и анализ

Ускорьте научные открытия, используя GLM-4 для анализа сложных наборов данных, генерации и проверки математических доказательств, а также для написания научных статей с логичным обоснованием.

Пример использования:

"Помощь биоинформатику в формулировке и решении ряда статистических моделей для анализа геномных данных, сократив время теоретической валидации на недели."

Стратегический бизнес интеллект

Используйте GLM-4 для многоэтапного количественного анализа финансовых отчетов и рыночных данных, выявления причинно-следственных связей и создания детализированных стратегических рекомендаций.

Пример использования:

"Анализ квартальных доходов компании и рыночных тенденций для создания многопроходного инвестиционного тезиса, выделяя риски и возможности роста с детальным финансовым обоснованием."

Динамическое создание контента и артефактов

Используйте возможности GLM-4 по генерации артефактов для создания сложных анимаций, интерактивных веб-дизайнов и детализированных SVG графиков из описаний на естественном языке.

Пример использования:

"Создание полностью функционального, адаптивного веб-интерфейса для мобильной платформы машинного обучения, включая диаграммы визуализации данных, непосредственно из текстового описания."

Автоматизированные агентские рабочие процессы

Организуйте сложные многоэтапные задачи агентов, используя возможности GLM-4 по следованию инструкциям и надежным функциям вызова для автономного принятия решений и исполнения.

Пример использования:

"Разработка AI-агента, который автономно управляет предоставлением облачных ресурсов, динамически регулируя конфигурации на основе метрик нагрузки в реальном времени через API-вызовы."

Метаданные

Создать на

18 апр. 2025 г.

Лицензия

MIT

Поставщик

Z.ai

HuggingFace

Спецификация

Государство

Deprecated

Архитектура

Калибровка

Да

Смешение экспертов

Нет

Общее количество параметров

32B

Активированные параметры

32B

Мышление

Нет

Точность

ФП8

Контекст length

33K

Максимум Tokens

33K

Сравнить с другими Model

Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Russian (Russia)
Russian (Russia)
Russian (Russia)