谁还记得GLM4是什么时候提出的？
1月16日，智谱AI技术开放日(Zhipu DevDay)推出了新一代的基座大模型 GLM-4。
这有之前的介绍，可以回顾下能力
距今不到5个月的时间，没想到今天竟然开源了。
短短2个小时的时间，收到了很多人的关注。
这次开放的是GLM-4-9B模型，在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。
模型特点
多轮对话能力 ：GLM-4-9B-Chat 支持多轮对话。
网页浏览和代码执行 ：具备网页浏览和代码执行功能。
自定义工具调用 ：支持自定义工具调用（Function Call）。
长文本推理 ：支持最大 128K 上下文的长文本推理。
多语言支持 ：支持包括日语、韩语、德语在内的 26 种语言。
模型拓展 ：还推出了支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）的 GLM-4-9B-Chat-1M 模型和基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B
高分辨率多模态能力 ：GLM-4V-9B 具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中，GLM-4V-9B 表现出超越 GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 Opus 的卓越性能。
开放模型列表
- GLM-4-9B：基础模型，支持 8K 上下文。
- GLM-4-9B-Chat：对话模型，支持 128K 上下文。
- GLM-4-9B-Chat-1M：对话模型，支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）。
- GLM-4V-9B：多模态模型，支持 8K 上下文。
评测结果
- 在对话模型典型任务中，GLM-4-9B-Chat 在多个指标上超越了 Llama-3-8B-Instruct 和 ChatGLM3-6B。
- 在长文本能力评测中，GLM-4-9B-Chat 在 LongBench-Chat 上表现优异。
- 在多语言能力测试中，GLM-4-9B-Chat 在多个数据集上展现了良好的性能。
- 在工具调用能力测试中，GLM-4-9B-Chat 在 Berkeley Function Calling Leaderboard 上取得了高分。
- 在多模态能力评测中，GLM-4V-9B 在多个任务上超越了其他模型。
下载地址
项目地址 ：https://github.com/THUDM/GLM-4
huggingface模型地址 ：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-4-665fcf188c414b03c2f7e3b7
huggingface国内镜像模型地址 ：https://hf-mirror.com/models?search=GLM-4
modelscope ：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/summary
一起来探讨下GLM-4k-9B的能力吧。
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