關於GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中的小型模型，擁有 90 億參數。此模型繼承了 GLM-4-32B 系列的技術特徵，但提供了更輕量級的部署選項。儘管規模較小，GLM-4-9B-0414 在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形生成和基於搜索的寫作任務中仍展示出優異的能力。該模型還支持函數調用功能，允許它調用外部工具以擴展其能力範圍。模型在資源受限的場景中展現效率與效能之間的良好平衡，為需要在有限計算資源下部署 AI 模型的用戶提供了一個強大的選擇。與同系列的其他模型一樣，GLM-4-9B-0414 也在各種基準測試中展現出有競爭力的性能
探索 GLM-4-9B-0414 的高效智能和功能調用能力如何在資源受限的情境下解決現實世界的挑戰。
智能代碼和 UI 生成
從自然語言快速生成功能性代碼片段、網頁界面和 SVG 圖形，加速開發週期。
使用案例範例：
"從單一設計提示生成了一個響應式 React 組件，用於儀表板，包括互動式 SVG 圖表，節省了數小時的前端開發工作。"
高級數據分析和報告
對多樣化數據集進行複雜的定量分析，推斷出見解，並生成全面的、搜索增強的報告。
使用案例範例：
"分析了市場趨勢和公司財務狀況，生成了一份詳盡的投資報告，通過功能調用整合了實時數據，提供可執行的戰略建議。"
自動化系統腳本編寫
通過生成腳本和配置文件以及通過功能調用協調管理外部工具，來自動化 IT 操作以管理系統。
使用案例範例：
"創建了一個 Python 腳本來自動化雲資源配置（虛擬機、數據庫），並通過功能調用設置網絡安全組，簡化了部署過程。"
數學與邏輯問題解決
逐步解決復雜的數學和邏輯問題，生成清晰的解釋以滿足教育或研究需求。
使用案例範例：
"針對微分方程開發了一個詳細的、分步的解決方案，為物理研究人員分解各個階段，減少理論驗證時間。"
輕量級代理自動化
在資源受限的環境中部署智能代理通過推理和與外部工具的互動來執行多步任務。
使用案例範例：
"一個邊緣設備代理使用 GLM-4-9B-0414 來監測傳感器數據，檢測異常，並通過外部消息 API 觸發警報，全部在低功耗計算預算內完成。"
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
Transformer
經過校準的
是
專家並行
否
總參數
9B
啟用的參數
9B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
33K
最大輸出長度
33K
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
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GLM-5.1
發行日期：2026年4月3日
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GLM-5V-Turbo
發行日期：2026年3月30日
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4.0
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GLM-5
發行日期：2026年2月12日
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GLM-4.7
發行日期：2025年12月23日
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GLM-4.6V
發行日期：2025年12月8日
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GLM-4.6
發行日期：2025年10月4日
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GLM-4.5-Air
發行日期：2025年7月28日
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GLM-4.5V
發行日期：2025年8月13日
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GLM-4.1V-9B-Thinking
發行日期：2025年7月4日
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