GLM-4 (0116)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Z.ai (Zhipu AI)
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 17 January 2024
- Autoren
- Aohan Zeng, Bin Xu, Bowen Wang, Chenhui Zhang, Da Yin, Diego Rojas, Guanyu Feng, Hanlin Zhao, Hanyu Lai, Hao Yu, Hongning Wang, Jiadai Sun, Jiajie Zhang, Jiale Cheng, Jiayi Gui, Jie Tang, Jing Zhang, Juanzi Li, Lei Zhao, Lindong Wu, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Minlie Huang, Peng Zhang, Qinkai Zheng, Rui Lu, Shuaiqi Duan, Shudan Zhang, Shulin Cao, Shuxun Yang, Weng Lam Tam, Wenyi Zhao, Xiao Liu, Xiao…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 10,000,000,000,000 tokens
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Datenzentrum
- The paper does not mention any hardware, GPUs or any information regarding the hardware used.
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Training-Code
- Unreleased
GLM-4 (0116) has been made available through the GLM-4 API at https://bigmodel.cn
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Trained on 10T tokens with similar architecture to GPT-4, probably >$1M compute cost.
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
GLM-4 (0116) wurde veröffentlicht von Z.ai (Zhipu AI), im Land aufgezeichnet als China, während January 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 10,000,000,000,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: training cost.
Antworten
GLM-4 (0116) — Häufige Fragen
GLM-4 (0116)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GLM-4 (0116)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
GLM-4 (0116)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Z.ai (Zhipu AI), basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
GLM-4 (0116)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GLM-4 (0116)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
GLM-4 (0116)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
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