ألست فضوليًا – لماذا إطلاق ستة نماذج مختلفة ضمن سلسلة GLM-4؟ ما السبب وراء هذه التشكيلة، وما الذي يجعل كل نموذج فريدًا؟ من الدردشة العامة إلى الاستدلال المنطقي العميق والاستجابة الفورية، كل نموذج في عائلة GLM-4 مصمم لسيناريو معين.
في هذه المقالة، سنحلل الاختلافات ونقاط القوة وحالات الاستخدام لجميع نماذج GLM-4 الستة – حتى تجد النموذج الذي يناسب احتياجاتك التطويرية.
لفترة محدودة، يمكن للمستخدمين الجدد الحصول على 10 دولارات من الرصيد المجاني لاستكشاف والبناء باستخدام سلسلة GLM-4.
ما هي سلسلة GLM-4؟
| العنصر / النموذج | GLM-4-32B | GLM-Z1-32B | GLM-Z1-Rumination-32B | GLM-4-9B | GLM-Z1-9B |
|---|---|---|---|---|---|
| المعلمات | 32B | 32B | 32B | 9B | 9B |
| طول السياق | 32K | 32K | 32K | 32K | 32K |
| سعر الإدخال/الإخراج (Novita AI) | 0.24 دولار / 0.24 دولار | 0.24 دولار / 0.24 دولار | 0.24 دولار / 0.24 دولار | مجاني | مجاني |
دعم اللغات: أداء قوي في الصينية والإنجليزية؛ يدعم 26 لغة
متعدد الوسائط: نص إلى نص؛ يدعم تصور HTML وSVG المولدة
التدريب: تم التدريب المسبق على 15 تيرابايت من البيانات عالية الجودة بما في ذلك مجموعات بيانات الاستدلال الاصطناعية
تحسين الحوار: تم ضبطه بدقة باستخدام محاذاة التفضيل البشري (أخذ العينات بالرفض + RLHF)
سيناريوهات تطبيق نماذج GLM-4 الستة
GLM-4-32B-Base-0414
- المعلمات: 32B
- التركيز: أساس التدريب المسبق للأغراض العامة
- التدريب: تم تدريبه على 15 تريليون رمز عالي الجودة (بما في ذلك بيانات الاستدلال الاصطناعية) عبر مجالات متنوعة
GLM-4-32B-0414
- المعلمات: 32B
- التركيز: اتباع التعليمات والمحاذاة التطبيقية
- التدريب: تم ضبطه بدقة من النموذج الأساسي باستخدام محاذاة التفضيل البشري (أخذ العينات بالرفض + RLHF)
GLM-Z1-32B-0414
- المعلمات: 32B
- التركيز: الاستدلال العميق وحل المشكلات المعقدة
- التدريب: بداية باردة + تعزيز ممتد للتعلم، مع التركيز على مهام الرياضيات والبرمجة والمنطق
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
- المعلمات: 32B
- التركيز: الاستدلال طويل السياق والتكيف مع المجال
- التدريب: محسّن لسيناريوهات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية؛ يدعم التأمل متعدد الخطوات
GLM-4-9B-0414
- المعلمات: 9B
- التركيز: التزامن العالي والنشر الخفيف
- التدريب: محسّن للمهام عالية التردد مثل الترجمة؛ قدرات الوكيل غير محسّنة
GLM-Z1-9B-0414
- المعلمات: 9B
- التركيز: الاستدلال الخفيف والاستجابة الفورية
- التدريب: يعتمد على GLM-4-9B مع تحسين سرعة الاستدلال والأداء منخفض الكمون
قدرة GLM-4-32B-0414
قدرة GLM-Z1-32B-0414
المطالبة: ساعدني في جمع معلومات حول النماذج التالية، وصف سماتها الأساسية، واتجاهات التطبيق المناسبة، وحاول إلقاء نظرة خاطفة على سبب إطلاق Zhipu لستة نماذج GLM-4-32B-Base-0414: GLM-4-32B-0414 GLM-Z1-32B-0414 GLM-Z1-Rumination-32B-0414 GLM-4-9B-0414 GLM-Z1-9B-0414.
قدرة GLM-Z1-Rumination-32B-0414
المطالبة: يرجى تحليل التطور التكنولوجي الحالي للوكيل AI، بما في ذلك أداء السوق للاعبين الرئيسيين، والاتجاهات المستقبلية، والمواصفات الفنية ذات الصلة، ومقاييس الأداء، والتحديثات الصناعية. يرجى دعم تحليلك بمصادر بيانات موثوقة.
كيفية الوصول إلى نموذج سلسلة GLM-4؟
أخبار مثيرة للمطورين: تقدم Novita AI الآن وصولًا مجانيًا إلى واجهة API لنموذجين قويين – GLM-4-9B و GLM-Z1-9B – لتسريع الابتكار في مجتمع المصادر المفتوحة.
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع واجهة API، سنقدم لك مفتاح API جديدًا. ادخل إلى صفحة “إعدادات“، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام API لإكمال الدردشة لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "thudm/glm-4-32b-0414"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
سواء كنت تبني مساعدًا ذكيًا، أو تجري تحليلًا على مستوى السوق، أو تنشر AI على نطاق واسع، فإن سلسلة GLM-4 لديها نموذج مصمم خصيصًا لاحتياجاتك. من النماذج عالية الأداء 32B إلى المتغيرات سريعة الاستجابة 9B، يقدم كل منها نقاط قوة فريدة. دعم Novita AI للوصول المجاني إلى API (GLM-4-9B و GLM-Z1-9B) يجعل البدء أسهل من أي وقت مضى. بالنسبة للمطورين، هذه مدخل قابل للتوسع وصديق للمصادر المفتوحة إلى نمذجة اللغة عالية الأداء.
الأسئلة الشائعة
ما هو أفضل نموذج GLM-4 للمهام العامة؟
يتفوق GLM-4-32B-0414 في اتباع التعليمات، واستخدام الأدوات متعددة الخطوات، والإجابة على الأسئلة القائمة على البحث، مدعومًا بالتدريب المسبق المكثف وتحسين الحوار المضبوط بدقة.
هل يمكنني تجربة GLM-4-32B-0414 عبر Novita AI؟
نعم، GLM-4-32B-0414 متاح على Novita AI بأسعار API تنافسية، بينما GLM-4-9B و GLM-Z1-9B مجانيان للوصول.
ما هي أفضل استخدامات نماذج سلسلة GLM-4؟
يعتبر GLM-4-32B-0414 مثاليًا للمهام التي تتطلب استدلالًا عميقًا، وحوارًا معقدًا، وتنفيذ تعليمات عالي الدقة.
Novita AI هي منصة سحابية AI تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج AI باستخدام واجهة API البسيطة لدينا، مع توفير سحابة GPU موثوقة وبأسعار معقولة للبناء والتوسع.
