GLM-4-9B-0414
О GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 — это модель небольшого размера в серии GLM с 9 миллиардами параметров. Эта модель наследует технические характеристики серии GLM-4-32B, но предлагает более легкий вариант развертывания. Несмотря на меньший масштаб, GLM-4-9B-0414 по-прежнему демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG графики и задачах написания на основе поиска. Модель также поддерживает функции вызова функций, что позволяет ей вызывать внешние инструменты для расширения своих возможностей. Модель демонстрирует хорошее соотношение между эффективностью и результативностью в условиях ограниченных ресурсов, предоставляя мощный вариант для пользователей, которым необходимо развертывать AI модели при ограниченных вычислительных ресурсах. Как и другие модели в той же серии, GLM-4-9B-0414 также демонстрирует конкурентоспособную производительность в различных тестах на сравнение.
Узнайте, как эффективные интеллектуальные возможности и возможности вызова функций GLM-4-9B-0414 решают реальные проблемы, даже в условиях ограниченных ресурсов.
Интеллектуальная генерация кода и пользовательского интерфейса
Быстро создавайте функциональные фрагменты кода, веб-интерфейсы и графику SVG из естественного языка, ускоряя циклы разработки.
Пример использования:
"Создан отзывчивый компонент React для панели управления, включая интерактивные диаграммы SVG, из одного проектного запроса, что сэкономило часы разработки интерфейса."
Расширенный анализ данных и отчетность
Выполняйте сложный количественный анализ разнообразных данных, делайте выводы и создавайте комплексные отчеты, дополненные поиском.
Пример использования:
"Анализировались рыночные тренды и финансовые показатели компании для составления подробного инвестиционного отчета, включающего данные в реальном времени через вызовы функций, обеспечивая стратегические рекомендации для действий."
Автоматизированное системное скриптование
Автоматизируйте ИТ-операции, создавая скрипты и конфигурационные файлы, и организуйте использование внешних инструментов через вызовы функций для управления системой.
Пример использования:
"Создан скрипт на Python для автоматизации распределения облачных ресурсов (виртуальные машины, базы данных) и конфигурации групп сетевой безопасности посредством вызова облачных API через функции, упрощая развертывание."
Решение математических и логических задач
Решайте сложные математические и логические задачи пошагово, создавая четкие объяснения для образовательных или исследовательских нужд.
Пример использования:
"Разработано детальное, многошаговое решение дифференциального уравнения, разбив каждый шаг для исследователя физики, сокращая время теоретической валидации."
Легковесная агентская автоматизация
Развертывание интеллектуальных агентов в условиях ограниченных ресурсов для выполнения многоэтапных задач посредством рассуждений и взаимодействия с внешними инструментами.
Пример использования:
"Агент на периферийном устройстве использовал GLM-4-9B-0414 для мониторинга данных от датчиков, обнаружения аномалий и срабатывания сигналов тревоги через внешнее API сообщений, все это в условиях ограниченного энергопотребления."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Калибровка
Да
Смешение экспертов
Нет
Общее количество параметров
9B
Активированные параметры
9B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
33K
Максимум Tokens
33K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
Z.ai
chat
GLM-5
Выпуск: 12 февр. 2026 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
2.55
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.7
Выпуск: 23 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Выпуск: 8 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Выпуск: 28 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Выпуск: 4 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Выпуск: 18 апр. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Выпуск: 18 апр. 2025 г.
Общий Контекст:
33K
Максимальный Output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
