GLM-4
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Z.ai (Zhipu AI)
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 17 January 2024
- Auteurs
- 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…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Multimodal, Image generation
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 10,000,000,000,000 tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Hosted access (no API)
- Code d'entraînement
- Unreleased
GLM-4 All Tools is accessible via the website https://chatglm.cn
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
GLM-4 a été publié par Z.ai (Zhipu AI), dans le pays enregistré comme China, durant January 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'ensemble d'entraînement a duré environ 10,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
GLM-4 — questions courantes
GLM-4— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GLM-4— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
GLM-4— qui l'a créé ?
Il a été publié par Z.ai (Zhipu AI), basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
GLM-4— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GLM-4— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Text-to-image, Image generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
GLM-4— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.