GLM-4

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

没有可用的 GLM-4 评估基准。

关于 GLM-4

GLM-4 32B 模型是由 Z.ai 开发的基础大语言模型，代表了通用语言模型 (GLM) 架构向 320 亿参数规模的重大扩展。该模型旨在平衡高阶推理能力与计算效率，可作为高级智能体应用、复杂代码生成和精密双语文本处理的多功能核心。它在 GLM-4 系列中占据战略地位，既提供了深度语言理解所需的结构复杂度，又保持了适用于多种部署环境的资源占用。

在技术层面，该模型采用了稠密 Transformer 架构，并通过在 15 万亿 token 的海量语料库上进行广泛预训练而优化。该训练集包含高比例的合成推理数据，专门用于增强模型的逻辑推理和问题解决能力。其架构设计融合了旋转位置编码 (RoPE) 和分组查询注意力 (GQA) 等现代先进技术，共同保障了在高达 128,000 token 的上下文窗口内实现稳定的性能和高效的推理。为确保高质量的输出，模型经过了包含人类偏好对齐、拒绝采样和强化学习在内的多阶段后训练流水线。

GLM-4 32B 专门针对需要结构化输出和自主工具交互的场景进行了优化。其性能特性使其在工程级代码生成、精准的搜索问答以及详细技术产物的创建方面尤为出色。该模型精炼的指令遵循和强大的函数调用能力，使其能够作为智能体的主引擎，在多种软件环境和知识领域中规划并执行多步任务。

技术规格

资源

关于 GLM Family

Z.ai 通用语言大模型

其他 GLM Family 模型

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