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大型语言模型的格局长期以来以英文优先发展为主。OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和 Mistral 都以其旗舰模型以英文为主要语言，通过翻译或混合训练数据将多语言能力作为事后补充。这为数十亿主要使用非英文与 AI 交互的用户带来了实际问题——尤其是中文，它代表了世界上最大的语言社区。
GLM-4 由智谱 AI 开发——中国领先的 AI 公司之一，由清华大学研究人员支持——采取了根本不同的方法。它是一个从头开始为中文和英文构建的双语基础模型，两种语言都没有被视为次要语言。结果是一个在中文基准测试上匹配或超越 GPT-4，同时在英文任务上保持竞争力的模型，使其成为 2026 年领先的开源中英文双语 LLM。
GLM 架构本身值得关注。与 GPT 风格的仅解码器模型不同，GLM（通用语言模型）使用一个统一的预训练框架，结合了自回归空白填充和多任务学习。该架构最初在 2024 年由智谱 AI 和清华大学发表的论文中提出，已被证明对中文文本理解特别有效，因为模型的双向注意力有助于捕捉中文字符及其复合含义的上下文细微差别。
性能基准测试
GLM-4 在中文和英文基准测试上都展现了强劲的表现：
| 基准测试 | GLM-4-130B | GPT-4 | Claude 3 Opus | Qwen 2.5-72B |
|---|---|---|---|---|
| C-Eval（中文） | 86.5% | 82.3% | 78.1% | 84.2% |
| CMMLU（中文） | 83.2% | 79.8% | 76.4% | 81.5% |
| MMLU（英文） | 87.1% | 86.4% | 86.9% | 85.3% |
| HumanEval（编程） | 74.3% | 78.2% | 79.1% | 71.8% |
| GSM8K（数学） | 92.5% | 87.1% | 88.4% | 90.3% |
| AgentBench | 72.1% | 68.7% | 70.2% | 69.4% |
数据显示了 GLM-4 的特定优势：它在中文基准测试（C-Eval、CMMLU）和数学推理（GSM8K）上领先，同时在英文任务和编程上保持竞争力。这使其成为同时服务中文和英文用户的双语应用程序的绝佳选择。
模型架构与变体
GLM-4 模型生态系统包括针对不同部署场景优化的多种变体：
flowchart TD
subgraph Base[基础模型]
GLM4-9B[GLM-4-9B<br>94 亿参数<br>消费级 GPU]
GLM4-130B[GLM-4-130B<br>1300 亿参数<br>企业级 GPU]
end
subgraph Quantized[量化变体]
GLM4-9B-Int4[GLM-4-9B-Int4<br>约 5GB VRAM]
GLM4-130B-Int8[GLM-4-130B-Int8<br>约 65GB VRAM]
end
subgraph FineTuned[微调变体]
GLM4-Chat[GLM-4-Chat<br>对话优化]
GLM4-Code[GLM-4-Code<br>代码专用]
GLM4-Tool[GLM-4-Tool<br>工具使用优化]
end
GLM4-9B --> GLM4-9B-Int4
GLM4-130B --> GLM4-130B-Int8
GLM4-9B --> GLM4-Chat
GLM4-130B --> GLM4-Code
GLM4-130B --> GLM4-Tool部署与可及性
GLM-4 可通过多种渠道获取，使研究人员和商业用户都能使用：
| 平台 | 变体 | 访问方式 | 使用案例 |
|---|---|---|---|
| Hugging Face | GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat | 开放权重 | 研究、微调 |
| ModelScope | 所有变体 | 开放权重 | 中文 AI 生态系统 |
| 智谱 API | GLM-4-130B | API 访问 | 生产服务 |
| Ollama | GLM-4-9B | 本地推理 | 开发 |
GLM-4 GitHub 仓库 提供模型卡片、推理代码、微调脚本和部署指南。
常见问题
什么是 GLM-4？
GLM-4 是智谱 AI 的开源双语（中文-英文）大型语言模型，构建在通用语言模型（GLM）架构之上。它在推理、编程、数学和多语言任务上表现突出，特别是在中文语言理解方面具有优势。
GLM-4 在中文任务上与 GPT-4 相比如何？
GLM-4 在 C-Eval、CMMLU 和中文常识推理等中文语言基准测试上达到具有竞争力或优越的表现。它特别擅长中文特定应用，如古文翻译、中文法律文档分析和中文文学理解。
GLM-4 是开源的吗？
是的，智谱 AI 已通过 ModelScope 和 Hugging Face 平台以宽松许可方式开源了 GLM-4。模型权重可用于研究和商业用途，但某些较大变体可能需要批准才能进行极高规模的商业部署。
什么是 GLM 架构？
GLM（通用语言模型）是一种具有双向注意力的自回归架构，最初由智谱 AI 和清华大学研究人员提出。它结合了仅编码器模型（如 BERT）在理解任务上的优势和仅解码器模型（如 GPT）在生成任务上的优势。
有哪些模型大小可用？
GLM-4 提供多种大小：GLM-4-9B 适用于轻量级部署，GLM-4-130B 提供完整能力，以及量化变体（Int4、Int8）可在消费级 GPU 上进行高效推理。9B 变体经量化后可在单张 RTX 4090 上运行。
延伸阅读
- GLM-4 GitHub 仓库 – 源代码、模型权重和文档
- 智谱 AI 官方网站 – API 访问、企业产品和研究出版物
- Hugging Face 上的 GLM-4 – 模型权重和推理示例
- GLM-130B 研究论文 – 来自清华大学的原始 GLM 架构论文
