GLM-4 (0520)
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Z.ai (Zhipu AI)
- Organisatietype
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 20 May 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…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation
- Basis model
- GLM-4 (0116)
- Numerieke indeling
- BF16
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- 10,000,000,000,000 tokens
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- API access
- Training code
- Unreleased
the GLM-4 API at https://bigmodel.cn repo with models from the same series but not exactly this one: https://github.com/THUDM/GLM-4
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Training cost
- Record vertrouwen
- Likely
Trained on 10T tokens with similar architecture to GPT-4, probably >$1M compute cost.
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
GLM-4 (0520) werd gepubliceerd door Z.ai (Zhipu AI), in het land geregistreerd als China, tijdens May 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation.
Het bouwt voort op GLM-4 (0116). Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
De trainingsset liep naar ongeveer 10,000,000,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: training cost.
Antwoorden
GLM-4 (0520) — veelgestelde vragen
GLM-4 (0520)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
GLM-4 (0520)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
GLM-4 (0520)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
GLM-4 (0520)— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
GLM-4 (0520)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Z.ai (Zhipu AI), gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
GLM-4 (0520)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.