长上下文：GLM-4带来128K的上下文窗口长度，在单次提示词中，可处理文本达到了300页。开发者再也不用担心文档太长，一次性处理不完了。性能卓越：GLM-4-Flash 在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，均表现出超卓越性能。生成速度：输出速度高达 72.14 token/s，约等于每秒 115 个字符。咱就是...
多功能集成: 具备多轮对话、网页浏览、函数调用和长文本推理等能力,使得GLM-4-Flash能够处理复杂的任务和查询。 技术优势: 自适应权重量化: 通过优化模型的权重,GLM-4-Flash在保持性能的同时减少了计算资源的消耗。 并行处理技术: 利用多种并行化策略,GLM-4-Flash能够同时处理多个任务,大幅提升了处理效率。 预训练...
然而,似乎GLM-4-Flash模型的输出更加具有条理性,它按照序号标注,总结地更加清晰明了,果然是一个优秀的AI小助手。 接口调用 当我们需要连续的处理大量数据时,我们也可以非常轻松的对GLM-4-Flash模型进行接口调用,可以定义一个简单的函数来获取模型输出: import time from zhipuai import ZhipuAI def get_completion(p...
GLM-4-Flash 模型具备强⼤的推理性能,⽀持 128K ⻓上下⽂推理和多语⾔处理。 ⽣成速度:72.14 token/s,约等于115字符/s。 基于强⼤的预训练基座,GLM-4-Flash 在中英⽂性能上表现出⾊。 与GPT-4 相当的功能调⽤能⼒。 在机器翻译(包括多语言)能力我之前对GLM-4的系列模型包括GLM-4-Flash...
鞭牛士 8月27日消息，智谱AI今日宣布，GLM-4-Flash大模型免费开放，通过智谱AI大模型开放平台调用。据悉，GLM-4-Flash适用于完成简单垂直、低成本、需要快速响应的任务，生成速度能达到72.14token/s，约等于115字符/s。GLM-4-Flash具备多轮对话、网页浏览、Function Call（函数调用）和长文本推理（支持最大128K...
我们看到,GLM-4-Flash不仅仅给出了最新的一些数据,并且这些数据和官方统计的居然完全吻合,想想如果你是一个新闻稿的工作者或者是一个对时时数据有需求的工作者,这种工具用起来简直不要太爽! 逻辑推理 对于功能,用过GLM-4的用户都知道,推理能力,一直就是这个大模型的一大亮点,逻辑推理能力往往是衡量模型性能的重要...
在性能方面,GLM-4-Flash在逻辑推理能力测试中表现出色,生成速度达到72.14token/s(约115字符/s),仅次于GPT-3.5-turbo。此外,模型还具备实时网页检索能力,可快速访问天气、新闻等信息,其函数调用能力与GPT-4相当。 GLM-4-Flash的应用已在多个领域展现潜力。生物学家利用它处理分子数据,探索健康密码;开发者用它生成训...
在实际应用中,GLM-4-Flash展现出了极高的稳定性和可靠性。不论是在游戏对话、客户服务还是实时内容生成中,用户反馈普遍认为其响应时间短、准确性高。这一性能使得它在竞争激烈的市场中脱颖而出,有望成为企业和应用开发者的首选工具。同时,由于其低成本特性,在预算有限的初创企业和中小企业中也能够发挥重要作用。
GLM-4-Flash模型在速度和性能上都展现出显著的优势,特别是在推理速度方面,通过采用自适应权重量化、并行处理技术、批处理策略和投机性采样等优化措施,实现了高达72.14token/s的稳定速度,这一速度在同类模型中表现突出。 在性能优化方面,GLM-4-Flash模型在预训练阶段使用了10TB的高质量多语言数据,这使得模型不仅能够处...