Ne vous demandez-vous pas pourquoi publier six modèles différents sous la série GLM-4 ? Quelle est la raison derrière cette gamme, et qu’est-ce qui rend chaque modèle unique ? De la conversation généraliste au raisonnement logique profond en passant par la réactivité en temps réel, chaque modèle de la famille GLM-4 est conçu pour un scénario spécifique.
Dans cet article, nous allons détailler les différences, les atouts et les cas d’utilisation des six modèles GLM-4 – afin que vous puissiez trouver celui qui correspond le mieux à vos besoins de développement.
Pour une durée limitée, les nouveaux utilisateurs peuvent obtenir 10 $ de crédits gratuits pour explorer et construire avec la série GLM-4.
Qu’est-ce que la série GLM-4 ?
| Élément / Modèle | GLM-4-32B | GLM-Z1-32B | GLM-Z1-Rumination-32B | GLM-4-9B | GLM-Z1-9B |
|---|---|---|---|---|---|
| Paramètres | 32B | 32B | 32B | 9B | 9B |
| Longueur de contexte | 32K | 32K | 32K | 32K | 32K |
| Tarif I/O (Novita AI) | 0,24 $ / 0,24 $ | 0,24 $ / 0,24 $ | 0,24 $ / 0,24 $ | Gratuit | Gratuit |
Prise en charge linguistique : Performances solides en chinois et en anglais ; prend en charge 26 langues.
Multimodal : Texte vers texte ; prend en charge la visualisation du HTML et du SVG générés.
Entraînement : Pré-entraîné sur 15 T de données de haute qualité, y compris des ensembles de données de raisonnement synthétiques.
Optimisation des dialogues : Ajusté finement avec alignement des préférences humaines (échantillonnage par rejet + RLHF).
Scénarios d’application des six modèles GLM-4
GLM-4-32B-Base-0414
- Paramètres : 32B
- Focus : Fondation de pré-entraînement à usage général.
- Entraînement : Entraîné sur 15 T de tokens de haute qualité (y compris des données de raisonnement synthétiques) couvrant divers domaines.
GLM-4-32B-0414
- Paramètres : 32B
- Focus : Suivi d’instructions et alignement appliqué.
- Entraînement : Ajusté finement à partir du modèle de base en utilisant l’alignement des préférences humaines (échantillonnage par rejet + RLHF).
GLM-Z1-32B-0414
- Paramètres : 32B
- Focus : Raisonnement profond et résolution de problèmes complexes.
- Entraînement : Démarrage à froid + apprentissage par renforcement étendu, avec un accent sur les tâches mathématiques, de code et de logique.
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
- Paramètres : 32B
- Focus : Raisonnement en contexte long et adaptation aux domaines.
- Entraînement : Optimisé pour des scénarios tels que la santé et la conduite autonome ; prend en charge la réflexion multi-tour.
GLM-4-9B-0414
- Paramètres : 9B
- Focus : Déploiement léger et à forte concurrence.
- Entraînement : Optimisé pour les tâches à haute fréquence comme la traduction ; les capacités agentiques ne sont pas améliorées.
GLM-Z1-9B-0414
- Paramètres : 9B
- Focus : Raisonnement léger et réactivité en temps réel.
- Entraînement : Basé sur GLM-4-9B avec une vitesse de raisonnement améliorée et des performances à faible latence.
Capacité de GLM-4-32B-0414
Capacité de GLM-Z1-32B-0414
Prompt : Aide-moi à rassembler des informations sur les modèles suivants, décris leurs attributs de base et les directions d’application appropriées, et essaye de comprendre pourquoi Zhipu a lancé six modèles : 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.
Capacité de GLM-Z1-Rumination-32B-0414
Prompt : Analysez le développement technologique actuel de l’agent IA, y compris les performances des principaux acteurs sur le marché, les tendances futures, les spécifications techniques pertinentes, les indicateurs de performance et les actualités du secteur. Veuillez étayer votre analyse par des sources de données faisant autorité.
Comment accéder aux modèles de la série GLM-4 ?
Nouvelle excitante pour les développeurs : Novita AI propose désormais un accès gratuit à l’API pour deux modèles puissants — GLM-4-9B et GLM-Z1-9B — afin d’accélérer l’innovation dans la communauté open-source.
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Essayez la démo GLM-4 maintenant !
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencez votre essai gratuit
Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)
model = "thudm/glm-4-32b-0414"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant serviable"""
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": "Bonjour !",
}
],
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)
Que vous construisiez un assistant intelligent, que vous effectuiez des analyses de niveau marché ou que vous déployiez de l’IA à grande échelle, la série GLM-4 propose un modèle adapté à vos besoins. Des modèles 32B haute performance aux variantes 9B réactives, chacun offre des atouts uniques. Le support de Novita AI pour l’accès gratuit à l’API (GLM-4-9B et GLM-Z1-9B) rend la mise en route plus facile que jamais. Pour les développeurs, c’est une entrée évolutive et open-source dans la modélisation linguistique haute performance.
Questions fréquentes
Quel modèle GLM-4 est le meilleur pour les tâches générales ?
GLM-4-32B-0414 excelle dans le suivi d’instructions, l’utilisation d’outils multi-tours et les questions-réponses basées sur la recherche, soutenu par un pré-entraînement extensif et une optimisation fine des dialogues.
Puis-je essayer GLM-4-32B-0414 via Novita AI ?
Oui, GLM-4-32B-0414 est disponible sur Novita AI avec une tarification API compétitive, tandis que GLM-4-9B et GLM-Z1-9B sont gratuits.
À quoi les modèles de la série GLM-4 sont-ils les mieux adaptés ?
GLM-4-32B-0414 est idéal pour les tâches nécessitant un raisonnement approfondi, des dialogues complexes et une exécution d’instructions de haute précision.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et passer à l’échelle.
