关于GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一款小型的模型，拥有90亿参数。这个模型继承了 GLM-4-32B 系列的技术特性，但提供了一个更轻量级的部署选项。尽管规模较小，GLM-4-9B-0414 仍在代码生成、网页设计、SVG 图形生成和基于搜索的写作任务中表现出色。该模型还支持功能调用功能，允许调用外部工具以扩展其能力范围。该模型在资源受限的场景中展现了效率和效能之间的良好平衡，为需要在有限计算资源下部署 AI 模型的用户提供了强大的选择。与同系列的其他模型一样，GLM-4-9B-0414 在各种基准测试中也表现出竞争力。
探索 GLM-4-9B-0414 的高效智能和功能调用能力如何解决现实世界的挑战，即使在资源受限的情况下也是如此。
智能代码和用户界面生成
从自然语言快速生成功能代码片段、网页界面和 SVG 图形，加快开发周期。
用例示例：
"从一个设计提示中生成了用于仪表板的响应式 React 组件，包括交互式 SVG 图表，从而节省了数小时的前端开发时间。"
高级数据分析与报告
对多样化的数据集执行复杂的定量分析，推断见解，并生成全面的、增强搜索的报告。
用例示例：
"分析市场趋势和公司财务状况，生成了详细的投资报告，通过函数调用实时数据，提供可行的战略建议。"
自动化系统脚本编写
通过生成脚本和配置文件自动化 IT 操作，并通过功能调用协调外部工具进行系统管理。
用例示例：
"创建了一个 Python 脚本来自动化云资源的配置（虚拟机、数据库）以及通过函数调用云 API 配置网络安全组，从而简化部署。"
数学和逻辑问题解决
分步骤解决复杂的数学和逻辑问题，为教育或研究需求生成清晰的解释。
用例示例：
"为一位物理研究人员开发了一份详细的、多步骤的微分方程解决方案，分解每个阶段，从而减少理论验证时间。"
轻量级代理自动化
在资源受限的环境中部署智能代理，通过推理和与外部工具的交互来执行多步骤任务。
用例示例：
"一个边缘设备代理使用 GLM-4-9B-0414 来监控传感器数据、检测异常，并通过一个外部消息 API 触发警报，所有这一切都在低功耗计算预算内完成。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
是
专家混合
不
总参数
9B
激活的参数
9B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
33K
最大输出长度
33K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
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GLM-5
发行日期：2026年2月12日
上下文长度：
205K
最大输出长度：
131K
Input:
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0.3
/ M Tokens
Output:
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2.55
/ M Tokens
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GLM-4.7
发行日期：2025年12月23日
上下文长度：
205K
最大输出长度：
205K
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0.42
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2.2
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GLM-4.6V
发行日期：2025年12月8日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
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0.3
/ M Tokens
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0.9
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GLM-4.6
发行日期：2025年10月4日
上下文长度：
205K
最大输出长度：
205K
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0.39
/ M Tokens
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1.9
/ M Tokens
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GLM-4.5-Air
发行日期：2025年7月28日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
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/ M Tokens
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0.86
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GLM-4.5V
发行日期：2025年8月13日
上下文长度：
66K
最大输出长度：
66K
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0.14
/ M Tokens
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0.86
/ M Tokens
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GLM-4.1V-9B-Thinking
发行日期：2025年7月4日
上下文长度：
66K
最大输出长度：
66K
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0.14
/ M Tokens
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GLM-Z1-32B-0414
发行日期：2025年4月18日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
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0.14
/ M Tokens
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0.57
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GLM-4-32B-0414
发行日期：2025年4月18日
上下文长度：
33K
最大输出长度：
33K
Input:
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0.27
/ M Tokens
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0.27
/ M Tokens
