GLM-Zero-Preview
N/A
Cantidad de parámetros del modelo
Zhipu AI
Organización afiliada
Código cerrado
Tipo de licencia
31 de diciembre de 2024
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
GLM-Zero-Preview destaca por fuertes capacidades de razonamiento complejo, sobresaliendo en campos como el razonamiento lógico, las matemáticas y la programación. Su longitud máxima de contexto es de 16K.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.3
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.1
Capacidad de razonamiento
Puede realizar un razonamiento lógico con más de tres pasos, aunque la eficiencia cae al manejar relaciones no lineales.
7.1
Comparación de modelos
GLM-Zero-Preview vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
GLM-Zero-Preview vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
GLM-Zero-Preview vs GPT-4o-mini-20240718
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GLM-Zero-Preview vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
GLM-Zero-Preview vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
GLM-4.5-Air
La nueva serie de modelos de razonamiento GLM-4.5 lanzada por GLM.
GLM-4.5
La nueva serie de modelos de razonamiento GLM-4.5 lanzada por GLM.
GLM-4-9B-Chat
GLM-4-9B es la versión de código abierto del modelo de preentrenamiento de última generación de la serie GLM-4 lanzado por ZhiPu AI.
GLM-4-9B-Chat
GLM-4-9B es la versión de código abierto del modelo de preentrenamiento de la nueva generación lanzada por ZhiPu AI en la serie GLM-4.
GLM-4-0520
GLM-4 es un modelo de API de Zhipu AI, con una cantidad de parámetros que supera la escala de百亿 (cien mil millones). Este modelo pasa por iteraciones de versión periódicas.
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