GLM-4-9B來了，智譜AI給小模型注入了大能量

國產(chǎn)大模型選手智譜AI，近日又有了新動(dòng)作。官方最新消息，第四代GLM系列開源模型GLM-4-9B正式推出。

首先有必要簡單解釋下，在談及大模型的概念時(shí)，會(huì)通過參數(shù)指標(biāo)來進(jìn)行區(qū)分。參數(shù)在10B（100億）以下的，通常會(huì)被歸類為小模型。因此，智譜AI現(xiàn)在發(fā)布的GLM-4-9B，也可以被歸類到小模型的范疇中。

雖說是小模型，但GLM-4-9B的實(shí)力并不弱。根據(jù)官方介紹，在預(yù)訓(xùn)練時(shí)，GLM-4-9B獲得了10T高質(zhì)量多語言數(shù)據(jù)，是ChatGLM3-6B模型的三倍多。智譜AI認(rèn)為，6B規(guī)模的模型性能有限，因此將其擴(kuò)充至9B。

（圖源：智譜）

據(jù)了解，GLM-4-9B各方面的能力都有顯著升級(jí)，包括多語言、多模態(tài)、推理性能等方面。像GLM-4-9B的上下文處理從128K增加到了1M tokens，能夠同時(shí)處理200萬字的文本，約等于兩部紅樓夢。

GLM-4-9B還支持多達(dá)26種語言，包括漢語、英語、俄語、西班牙語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語等等。這意味著，GLM-4-9B可以在全球范圍內(nèi)找尋到更為廣闊的用戶群體，滿足不同語種用戶的模型使用需求。

GLM-4-9B系列模型還細(xì)分出了多個(gè)版本，包括基礎(chǔ)版GLM-4-9B（8K）、對話版 GLM-4-9B-Chat（128K）、超長上下文版GLM-4-9B-Chat-1M（1M）和多模態(tài)版 GLM-4V-9B-Chat（8K）。它們能夠適用于不同場景，滿足各自細(xì)分領(lǐng)域的具體需求。

另外，GLM-4-9B的函數(shù)調(diào)用能力有巨大升級(jí)，相比上一代提升了40%，在部分測試項(xiàng)目中，它的Function Call能力已經(jīng)追上了GPT-4。

（圖源：智譜）

部分人可能會(huì)好奇，既然市面上已經(jīng)有大參數(shù)的大模型，為什么智譜AI這樣的模型玩家，還要持續(xù)迭代更新小模型產(chǎn)品？

理論上來說，模型參數(shù)越大，能力上限自然更高。但是，參數(shù)過大，也會(huì)帶來成本增長的問題。對市場、對用戶來說，更想通過低成本獲得高性能。因此，片面通過參數(shù)增長來提升模型性能，是一種比較粗放且不可持續(xù)的做法。

當(dāng)前的大模型行業(yè)中，以智譜為代表的玩家們，執(zhí)行的技術(shù)路線逐漸不再片面強(qiáng)調(diào)參數(shù)量，而是更加著重強(qiáng)調(diào)模型本身所具備的實(shí)際能力。說白了，就是它們能夠用戶帶來什么實(shí)用的價(jià)值。

而此次發(fā)布的GLM-4-9B，一大亮點(diǎn)就是在10B參數(shù)規(guī)模以下實(shí)現(xiàn)了各項(xiàng)能力的大幅提升。在更加具體的模型產(chǎn)品上，GLM-4-9B也呈現(xiàn)出了較明顯的價(jià)格優(yōu)勢，比如GLM-4-Flash綜合能力提升了40%，但價(jià)格低至0.06元/M Tokens，堪稱最能打的小模型。

GLM-4-9B的到來，也將給競品們更大的壓力，在小模型市場上，如何提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如何提升基礎(chǔ)能力和控制成本，都將成為AI玩家們需要解決的問題。

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