始智AI wisemodel.cn開源社區(qū)

始智AI wisemodel.cn社區(qū)是源自中國的中立開放的AI開源社區(qū)。正在，歡迎加入共同成長。wisemodel社區(qū)上線，價格實惠，靈活方便，支持在線微調(diào)訓(xùn)練模型，及和，并。

上周智譜AI開源了最新的 GLM 32B/9B 系列模型，涵蓋基座、推理、沉思模型，均遵循 MIT 許可協(xié)議。其中base模型經(jīng)過 15T 高質(zhì)量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，其中包含大量推理類的合成數(shù)據(jù)，chat模型和Z1推理模型的效果比肩 OpenAI 的 o1系列和 DeepSeek 的 V3/R1 系列，且支持非常友好的本地部署特性。此次開源的6個模型均已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎大家前去使用。

模型地址

https://wisemodel.cn/organization/ZhipuAI

01.

模型開源

智譜AI本次開源了 9B 和 32B 兩種尺寸的模型，包括基座模型、推理模型和沉思模型，具體信息如下：

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，實測推理速度可達200 tokens/秒。本次開源的所有模型均采用寬松的MIT許可協(xié)議。這意味著可以免費用于商業(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。

02.

基座模型性能

基座模型 GLM-4-32B-0414擁有 320 億參數(shù)，其性能可與國內(nèi)、外參數(shù)量更大的主流模型相媲美。該模型利用 15T 高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，特別納入了豐富的推理類合成數(shù)據(jù)，為后續(xù)的強化學(xué)習(xí)擴展奠定了基礎(chǔ)。

在后訓(xùn)練階段，除了進行面向?qū)υ拡鼍暗娜祟惼脤R，我們還通過拒絕采樣和強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，重點增強了模型在指令遵循、工程代碼生成、函數(shù)調(diào)用等任務(wù)上的表現(xiàn)，以強化智能體任務(wù)所需的原子能力。

GLM-4-32B-0414 在工程代碼、Artifacts 生成、函數(shù)調(diào)用、搜索問答及報告撰寫等任務(wù)上均表現(xiàn)出色，部分 Benchmark 指標(biāo)已接近甚至超越 GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等更大模型的水平。

GLM-4-32B-0414進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。Z.ai 的對話模式內(nèi)建了預(yù)覽功能，支持對生成的 HTML 和 SVG 進行可視化查看，便于用戶評估生成結(jié)果和進行迭代優(yōu)化。

>>> 給我設(shè)計一個移動端機器學(xué)習(xí)平臺的 UI，其中要包括訓(xùn)練任務(wù)，存儲管理，和個人統(tǒng)計界面。個人統(tǒng)計界面要用圖表展示用戶過去一段時間的各類資源使用情況。使用 Tailwind CSS 來美化頁面，把這 3 個手機界面平鋪展示到一個 HTML 頁面中

>>> 設(shè)計一個支持自定義函數(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。

>>> 用 svg 展示一個 LLM 的訓(xùn)練流程

基于上述流水線，MegaPairs合成了超過2600萬條（查詢圖像, 查詢語句, 目標(biāo)圖像）三元數(shù)據(jù)對。此外，鑒于“難負例”在訓(xùn)練檢索模型的重要性，MegaPairs對于每組挖掘的圖像對數(shù)據(jù)都選取了其他相似圖片作為難負例。

03.

推理模型性能

GLM-Z1-32B-0414是一款具備深度思考能力的推理模型。該模型在 GLM-4-32B-0414 的基礎(chǔ)上，采用了冷啟動與擴展強化學(xué)習(xí)策略，并針對數(shù)學(xué)、代碼、邏輯等關(guān)鍵任務(wù)進行了深度優(yōu)化訓(xùn)練。

與基礎(chǔ)模型相比，GLM-Z1-32B-0414 的數(shù)理能力和復(fù)雜問題解決能力得到顯著增強。此外，訓(xùn)練中整合了基于對戰(zhàn)排序反饋的通用強化學(xué)習(xí)技術(shù)，有效提升了模型的通用能力。

在部分任務(wù)上，GLM-Z1-32B-0414 憑借 32B 參數(shù)，其性能已能與擁有 671B 參數(shù)DeepSeek-R1 相媲美。通過在 AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA 等基準(zhǔn)測試中的評估，GLM-Z1-32B-0414 展現(xiàn)了較強的數(shù)理推理能力，能夠支持解決更廣泛復(fù)雜任務(wù)。

GLM-Z1-9B-0414 是一個驚喜，沿用了上述一系列技術(shù)，訓(xùn)練了一個 9B 的小尺寸模型。雖然參數(shù)量更少，GLM-Z1-9B-0414 在數(shù)學(xué)推理及通用任務(wù)上依然表現(xiàn)出色，整體性能已躋身同尺寸開源模型的領(lǐng)先水平。特別是在資源受限的場景下，該模型可以很好地在效率與效果之間取得平衡，為需要輕量化部署的用戶提供強有力的選擇。

04.

沉思模型性能

GLM-Z1-32B-0414是一款具備深度思考能力的推理 沉思模型GLM-Z1-Rumination -32B -0414 代表了 智譜 對 AGI 未來形態(tài)的下一步探索。

與一般推理模型不同，沉思模型通過更多步驟的深度思考來解決高度開放與復(fù)雜的問題。其關(guān)鍵創(chuàng)新在于，它能在深度思考過程中整合搜索工具處理復(fù)雜任務(wù)，并運用多種規(guī)則型獎勵機制來指導(dǎo)和擴展端到端的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。該模型支持“自主提出問題—搜索信息—構(gòu)建分析—完成任務(wù)”的完整研究閉環(huán)，從而在研究型寫作和復(fù)雜檢索任務(wù)上的能力得到了顯著提升。

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