近日，智譜科技在其官方渠道宣布了一項(xiàng)重大進(jìn)展，正式推出了GLM-4-32B-0414系列模型，這一系列模型擁有高達(dá)320億參數(shù)，性能直逼業(yè)界領(lǐng)先的OpenAI GPT系列及DeepSeek的V3/R1系列。尤為引人注目的是，GLM-4-32B-0414系列模型還提供了極為友好的本地部署選項(xiàng)，為用戶帶來(lái)了更多便利。
GLM-4-32B-0414系列模型家族包括了GLM-4-32B-Base-0414、GLM-Z1-32B-0414、GLM-Z1-Rumination-32B-0414以及GLM-Z1-9B-0414四款各具特色的模型。其中，GLM-4-32B-Base-0414在預(yù)訓(xùn)練階段采用了15T的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，特別注重推理類合成數(shù)據(jù)的引入，為后續(xù)的優(yōu)化打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在后訓(xùn)練階段，該模型針對(duì)對(duì)話場(chǎng)景進(jìn)行了人類偏好對(duì)齊，并通過(guò)拒絕采樣和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，在指令遵循、工程代碼、函數(shù)調(diào)用等方面實(shí)現(xiàn)了顯著提升。
GLM-4-32B-0414在工程代碼、Artifacts生成、函數(shù)調(diào)用、搜索問(wèn)答及報(bào)告等多個(gè)領(lǐng)域均展現(xiàn)出了出色的性能，部分Benchmark測(cè)試中的表現(xiàn)甚至可以與規(guī)模更大的GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等模型相媲美。這一成就不僅體現(xiàn)了智譜科技在AI技術(shù)上的深厚積累，也為其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得了更多優(yōu)勢(shì)。
GLM-Z1-32B-0414則是在GLM-4-32B-0414的基礎(chǔ)上，通過(guò)冷啟動(dòng)和擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及針對(duì)數(shù)學(xué)、代碼和邏輯等任務(wù)的進(jìn)一步訓(xùn)練，打造出的具有深度思考能力的推理模型。該模型在數(shù)理能力和解決復(fù)雜任務(wù)方面相較于基礎(chǔ)模型有了顯著提升，并且在訓(xùn)練過(guò)程中引入了基于對(duì)戰(zhàn)排序反饋的通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，進(jìn)一步增強(qiáng)了其通用能力。
GLM-Z1-Rumination-32B-0414則是一款具有沉思能力的深度推理模型，其設(shè)計(jì)初衷是解決更開(kāi)放和復(fù)雜的問(wèn)題。該模型結(jié)合了搜索工具來(lái)處理復(fù)雜任務(wù)，并通過(guò)多種規(guī)則型獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)指導(dǎo)和擴(kuò)展端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而在撰寫對(duì)比報(bào)告、發(fā)展規(guī)劃等任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。
GLM-Z1-9B-0414則是一款開(kāi)源的9B小尺寸模型，盡管體積較小，但在數(shù)學(xué)推理和通用任務(wù)中依然展現(xiàn)出了卓越的性能。其整體表現(xiàn)已處于同尺寸開(kāi)源模型中的領(lǐng)先地位，為那些對(duì)計(jì)算資源有限制的用戶提供了高性能的AI解決方案。
在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中，GLM-4系列模型均表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。例如，在IFeval指令遵循測(cè)試中得分高達(dá)87.6；在TAU-Bench任務(wù)自動(dòng)化測(cè)試中，零售場(chǎng)景得分68.7，航空?qǐng)鼍暗梅?1.2；在SimpleQA搜索增強(qiáng)問(wèn)答測(cè)試中得分88.1。在代碼修復(fù)方面，GLM-4在SWE-bench測(cè)試中的成功率也達(dá)到了33.8%。這些成績(jī)不僅證明了GLM-4系列模型的強(qiáng)大實(shí)力，也為其在AI領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
值得注意的是，GLM-4系列模型還采用了MIT許可，降低了計(jì)算成本，為研究和企業(yè)提供了更多選擇和便利。這一舉措無(wú)疑將推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為各行各業(yè)帶來(lái)更多創(chuàng)新和變革。
