剛剛，智譜一口氣開源6款模型，200 tokens/秒解鎖商用速度之最 | 免費(fèi)

2025-04-15 12:16:17

人工智能開源

智譜一口氣上線并開源了三大類最新的GLM模型。

就在剛剛，智譜一口氣上線并開源了三大類最新的GLM模型：

沉思模型GLM-Z1-Rumination
推理模型GLM-Z1-Air
基座模型GLM-4-Air-0414

若是以模型大?。?B和32B）來劃分，更是可以細(xì)分為六款。

首先是兩個(gè)9B大小的模型：

GLM-4-9B-0414：主攻對(duì)話，序列長度介于32K到128K之間
GLM-Z1-9B-0414：主攻推理，序列長度介于32K到128K之間

還有四個(gè)32B大小的模型，它們分別是：

GLM-4-32B-Base-0414：基座模型，序列長度介于32K到128K之間
GLM-4-32B-0414：主攻對(duì)話，序列長度介于32K到128K之間
GLM-Z1-32B-0414：主攻推理，序列長度介于32K到128K之間
GLM-Z1-32B-Rumination-0414：主攻推理，序列長度為128K

而隨著一系列模型的開源，智譜也解鎖了一項(xiàng)行業(yè)之最——

推理模型GLM-Z1-32B-0414做到了性能與DeepSeek-R1等頂尖模型相媲美的同時(shí)，實(shí)測推理速度可達(dá)200 tokens/秒。

如此速度，已然是目前國內(nèi)商業(yè)模型中速度最快，而且它的高性價(jià)比版本價(jià)格也僅為DeepSeek-R1的1/30。

值得一提的是，本次開源的所有模型均采用寬松的MIT許可協(xié)議。

這就意味著上述的所有模型都可以免費(fèi)用于商業(yè)用途、自由分發(fā)，為開發(fā)者提供了極大的使用和開發(fā)自由度。

那么這些開源模型的效果又如何？

先看性能

首先來看下GLM-4-32B-0414。

它是一款擁有320億參數(shù)的基座大模型，其性能足以比肩國內(nèi)外規(guī)模更大的主流模型。

據(jù)了解，這個(gè)模型基于15T高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，其中特別融入了大量推理類合成數(shù)據(jù)，為后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)擴(kuò)展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在后訓(xùn)練階段，智譜團(tuán)隊(duì)不僅完成了對(duì)話場景的人類偏好對(duì)齊，還運(yùn)用拒絕采樣和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，重點(diǎn)提升了模型在指令理解、工程代碼生成、函數(shù)調(diào)用等關(guān)鍵任務(wù)上的能力，從而顯著增強(qiáng)了智能體執(zhí)行任務(wù)的核心素質(zhì)。

實(shí)際測試表明，GLM-4-32B-0414在工程代碼編寫、Artifacts生成、函數(shù)調(diào)用、搜索問答及報(bào)告撰寫等多個(gè)應(yīng)用場景均展現(xiàn)出色表現(xiàn)。

部分基準(zhǔn)測試指標(biāo)已達(dá)到或超越 GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等更大規(guī)模模型的水平。

從實(shí)測效果來看，GLM-4-32B-0414進(jìn)一步提升了代碼生成能力，可處理并生成結(jié)構(gòu)更復(fù)雜的單文件代碼。

例如來上這么一段Prompt：

用HTML模擬太陽系的行星運(yùn)動(dòng)。

再如：

設(shè)計(jì)一個(gè)支持自定義函數(shù)繪制的繪圖板，可以添加和刪除自定義函數(shù)，并為函數(shù)指定顏色。

以及設(shè)計(jì)一個(gè)小游戲也是不在話下：

用HTML網(wǎng)頁實(shí)現(xiàn)2048小游戲。

圖片

再來看下GLM-Z1-32B-0414的性能，一款專為深度推理優(yōu)化的模型。

這個(gè)模型在GLM-4-32B-0414的基礎(chǔ)上，采用了冷啟動(dòng)結(jié)合擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略，并針對(duì)數(shù)學(xué)推導(dǎo)、代碼生成、邏輯推理等高難度任務(wù)進(jìn)行了專項(xiàng)優(yōu)化，顯著提升了復(fù)雜問題的解決能力。

此外，它還通過引入基于對(duì)戰(zhàn)排序反饋的通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF），模型的泛化能力得到進(jìn)一步強(qiáng)化。

盡管僅擁有32B參數(shù)，GLM-Z1-32B-0414在部分任務(wù)上的表現(xiàn)已可媲美 671B 參數(shù)的DeepSeek-R1。

在AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA等權(quán)威基準(zhǔn)測試中，該模型展現(xiàn)出卓越的數(shù)理推理能力，能夠高效應(yīng)對(duì)更廣泛、更具挑戰(zhàn)性的復(fù)雜任務(wù)。

接下來，是更小規(guī)模的GLM-Z1-9B-0414，在技術(shù)上是沿用了上述模型的方法。

雖然只有9B大小，但它在數(shù)學(xué)推理及通用任務(wù)上展現(xiàn)出超越參數(shù)規(guī)模的卓越性能，綜合表現(xiàn)穩(wěn)居同量級(jí)開源模型前列。

尤其值得關(guān)注的是，在資源受限的應(yīng)用場景中，該模型能夠高效平衡計(jì)算效率與推理質(zhì)量，為輕量化AI部署提供了極具競爭力的解決方案。

最后，再來看下沉思模型GLM-Z1-Rumination-32B-0414。

這個(gè)模型可以說是智譜對(duì)AGI未來形態(tài)的一個(gè)探索。

沉思模型采用與傳統(tǒng)推理模型截然不同的工作范式，通過多步深度思考機(jī)制有效應(yīng)對(duì)高度開放性和復(fù)雜性問題。

其核心突破體現(xiàn)在三個(gè)方面：

在深度推理過程中智能調(diào)用搜索工具處理復(fù)雜子任務(wù)；
創(chuàng)新性地引入多維度規(guī)則獎(jiǎng)勵(lì)體系，實(shí)現(xiàn)端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)引導(dǎo)與擴(kuò)展；
完整支持”問題發(fā)現(xiàn)→信息檢索→邏輯分析→任務(wù)解決”的研究閉環(huán)系統(tǒng)。

這些技術(shù)創(chuàng)新使該模型在學(xué)術(shù)寫作、深度研究等需要復(fù)雜認(rèn)知能力的任務(wù)上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

例如讓它回答一個(gè)科學(xué)假設(shè)推演問題：

如果人類在火星地下發(fā)現(xiàn)液態(tài)湖泊中存在類似地球古菌的微生物，請(qǐng)推測：(1) 這些微生物可能如何適應(yīng)極端環(huán)境？(2) 這一發(fā)現(xiàn)對(duì)‘生命起源泛種論’的支持/反駁證據(jù)有哪些？(3) 設(shè)計(jì)一個(gè)可驗(yàn)證這些假說的空間實(shí)驗(yàn)方案（預(yù)算限制5億美元）。