GLM-Z1-32B-0414

О GLM-Z1-32B-0414

GLM-Z1-32B-0414 — это модель рассуждения с глубокими возможностями мышления. Эта Model была разработана на основе GLM-4-32B-0414 через холодный старт и расширенное обучение с подкреплением, а также дальнейшее обучение на задачах, связанных с математикой, кодом и логикой. По сравнению с базовой Model, GLM-Z1-32B-0414 значительно улучшает математические способности и способность решать сложные задачи. В ходе тренировочного процесса команда также внедрила общее обучение с подкреплением на основе парных ранжированных отзывов, что еще больше улучшило общие возможности модели. Несмотря на то, что она имеет только 32B параметров, её производительность в некоторых задачах сопоставима с DeepSeek-R1 с 671B параметрами. В ходе оценок на таких тестах, как AIME 24/25, LiveCodeBench и GPQA, модель демонстрирует сильные математические способности к рассуждению и может поддерживать решения для более широкого спектра сложных задач.

Узнайте, как глубокое мышление и продвинутые возможности рассуждения GLM-Z1-32B-0414 решают сложные задачи в различных областях.

Продвинутое научное открытие

Ускорьте исследования, анализируя сложные наборы данных, генерируя и проверяя математические доказательства и составляя технические документы с глубоким, поэтапным рассуждением.

Пример сценария использования:

"Оказала помощь команде квантовых физиков в выводе и проверке новой теоретической модели взаимодействий частиц, значительно сократив время на разработку эксперимента."

Сложный анализ кода

Выходите за рамки базового завершения кода. Анализируйте целые кодовые базы, чтобы выявить тонкие логические ошибки, оптимизировать алгоритмы и предлагать архитектурные улучшения.

Пример сценария использования:

"Выявила критическое состояние гонки в микросервисе Go с высокой степенью параллельности, проследив сложную межпроцессорную коммуникацию для предоставления точного, оптимизированного исправления."

Глубокая стратегия финансового рынка

Выполняйте многоэтапный количественный анализ рыночных данных и отчетов, на основе которых определяйте причинно-следственные связи и создавайте детализированные стратегические рекомендации, основанные на данных.

Пример сценария использования:

"Проанализировала рыночные настроения в реальном времени и макроэкономические показатели для создания динамической торговой стратегии, определяя оптимальные точки входа/выхода с надежным финансовым обоснованием."

Верификация логики сложных систем

Проверяйте сложные системы, такие как инженерные проекты или нормативные рамки, рассуждая о логических зависимостях, выявляя несоответствия и отмечая потенциальные проблемы с соблюдением норм.

Пример сценария использования:

"Обзор кода ПЛК и протоколов безопасности системы управления промышленностью, выявив критический логический изъян и предложив безопасный редизайн."

Метаданные

Создать на

18 апр. 2025 г.

Лицензия

MIT

Поставщик

Z.ai

HuggingFace

Спецификация

Государство

Deprecated

Архитектура

Калибровка

Нет

Смешение экспертов

Нет

Общее количество параметров

32B

Активированные параметры

32B

Мышление

Нет

Точность

ФП8

Контекст length

131K

Максимум Tokens

131K

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)