强大基础能力:GLM-4-Flash基于智谱最新GLM-4训练的极速大语言模型。 2. 推理性能强:支持最大128K的上下文推理和多语言处理能力。 3. 极速推理:生成速度72.14token/s,约等于115字符/s。 GLM-4-Flash可以用于智能对话助手、辅助论文翻译、ppt及会议内容生产、网页智能搜索、数据生成和抽取、网页解析、智能规划和决策...
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。 预训练数据...
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上下文)等功能,同时支持包括中文、英语、日语、韩语、德语等在内的26种语言。
GLM-4-Flash 模型在“速度”和“性能”两方面都具有较大优势。 为提升模型的推理速度,我们采用了自适应权重量化、多种并行处理技术、批处理策略以及投机性采样等多项优化措施。 依据第三方模型速度测试结果 ,GLM-4-Flash 的推理速度在一周的测试周期内稳定在72.14 token/s 附近,显著优于其他模型。 在性能上,我们...
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...
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...
在用户体验方面,GLM-4-Flash的关键性能得到了显著提升,包括在各种实际应用场景中的表现。例如,在游戏开发中,开发者可以利用其快速响应与准确的语言理解能力,来设计更具交互性的AI NPC。对于内容创作者而言,该模型能够快速生成文本片段,从而提高工作效率。同时,用户在日常对话或信息检索过程中的顺畅体验,也反映出其强大...
智谱AI 最近宣布了 GLM-4-Flash 大模型的免费开放。这个模型专为需要快速响应的任务设计,具有较低的成本和高效的性能。它的生成速度非常快,能够达到每秒72.14个token,大约等同于每秒115个字符。GLM-4-Flash 支持多轮对话、网页浏览、函数调用以及长文本推理,能够处理最大128K的上下文,并且支持多达26种语言,包括中文、...
显然,两个模型都具有非常强大的长文本理解能力,能够较为完整的总结篇幅如此之长的会议记录。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...