GLM-4
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Z.ai (Zhipu AI)
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 17 January 2024
- Autores
- 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…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language, Multimodal, Image generation
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 10,000,000,000,000 tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Hosted access (no API)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
GLM-4 All Tools is accessible via the website https://chatglm.cn
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
GLM-4 fue publicado por Z.ai (Zhipu AI), en el país registrado como China, durante January 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Image generation, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 10,000,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
GLM-4 — preguntas comunes
GLM-4— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
GLM-4— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
GLM-4— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Z.ai (Zhipu AI), basado en China, una organización categorizada como industry.
GLM-4— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
GLM-4— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Image generation, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
GLM-4— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.