GLM-Zero-Preview
N/A
Modellparametermenge
Zhipu AI
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
31. Dezember 2024
Freigabezeit
Verwandte Personen
Modelleinführung
GLM-Zero-Preview zeichnet sich durch starke komplexe Denkfähigkeiten aus und ist in Bereichen wie logischen Schlussfolgerungen, Mathematik und Programmierung herausragend. Seine maximale Kontextlänge beträgt 16K.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
4.3
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
8.1
Argumentationsfähigkeit
Kann logische Argumentation mit mehr als drei Schritten ausführen, obwohl die Effizienz beim Umgang mit nichtlinearen Beziehungen sinkt.
7.1
Modellvergleich
GLM-Zero-Preview vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
GLM-Zero-Preview vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
GLM-Zero-Preview vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
GLM-Zero-Preview vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
GLM-Zero-Preview vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
GLM-4.5-Air
Die neue GLM-4.5-Modellreihe für logisches Denken, veröffentlicht von GLM.
GLM-4.5
Die neue GLM-4.5 Argumentationsmodellreihe, die von GLM veröffentlicht wurde.
GLM-4-9B-Chat
GLM-4-9B ist die Open-Source-Version des neuesten Vorbereitungsmodells der GLM-4-Reihe, das von ZhiPu AI veröffentlicht wurde.
GLM-4-9B-Chat
GLM-4-9B ist die Open-Source-Version des neuesten Vorbereitungsmodells der Generation in der GLM-4-Serie, das von ZhiPu AI veröffentlicht wurde.
GLM-4-0520
GLM-4 ist ein API-Modell von Zhipu AI mit einer Parameteranzahl, die das Hundert-Milliarden-Skalar überschreitet. Dieses Modell unterzieht sich regelmäßiger Versionsaktualisierungen.
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