GLM-4シリーズで 6つ もの異なるモデルがリリースされた理由、気になりませんか？このラインナップの背景にある目的と、各モデルの独自性は何でしょうか？汎用的なチャットから深い論理的推論、リアルタイム応答まで、GLM-4ファミリーの各モデルは特定のシナリオ向けに構築されています。
この記事では、6つのGLM-4モデルの違い、強み、ユースケースを詳しく解説し、あなたの開発ニーズに最適なモデルを見つけるお手伝いをします。
期間限定で、新規ユーザーは 10ドルの無料クレジット を請求して、GLM-4シリーズを探索・構築できます。
GLM-4シリーズとは？
| **項目/モデル ** | GLM-4-32B | GLM-Z1-32B | GLM-Z1-Rumination-32B | GLM-4-9B | GLM-Z1-9B |
|---|---|---|---|---|---|
| パラメータ数 | 32B | 32B | 32B | 9B | 9B |
| コンテキスト長 | 32K | 32K | 32K | 32K | 32K |
| I/O料金（Novita AI） | $0.24 / $0.24 | $0.24 / $0.24 | $0.24 / $0.24 | 無料 | 無料 |
言語サポート: 中国語と英語で強力なパフォーマンス、26言語に対応
マルチモーダル: テキスト間、生成されたHTMLおよびSVGの可視化をサポート
学習: 合成推論データセットを含む15Tの高品質データで事前学習
対話最適化: 人間の嗜好アライメント（拒否サンプリング＋RLHF）でファインチューニング
6つのGLM-4モデルの応用シナリオ
GLM-4-32B-Base-0414
- パラメータ数: 32B
- 焦点: 汎用事前学習基盤
- 学習: 多様なドメインにわたる15Tの高品質トークン（合成推論データを含む）で学習
GLM-4-32B-0414
- パラメータ数: 32B
- 焦点: 指示追従と応用アライメント
- 学習: ベースモデルから人間の嗜好アライメント（拒否サンプリング＋RLHF）でファインチューニング
GLM-Z1-32B-0414
- パラメータ数: 32B
- 焦点: 深い推論と複雑な問題解決
- 学習: コールドスタート＋拡張強化学習、数学・コード・論理タスクに重点
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
- パラメータ数: 32B
- 焦点: 長文脈推論とドメイン適応
- 学習: ヘルスケアや自動運転などのシナリオに最適化、マルチターン振り返りをサポート
GLM-4-9B-0414
- パラメータ数: 9B
- 焦点: 高同時実行性と軽量デプロイ
- 学習: 翻訳などの高頻度タスク向けに最適化、エージェント機能は強化されていない
GLM-Z1-9B-0414
- パラメータ数: 9B
- 焦点: 軽量推論とリアルタイム応答性
- 学習: GLM-4-9Bをベースに推論速度と低レイテンシ性能を改善
GLM-4-32B-0414の性能
GLM-Z1-32B-0414の性能
プロンプト:以下のモデルに関する情報を収集し、基本的な属性と適した応用方向を説明し、なぜZhipuが6つのモデルをリリースしたかの一端を探ってください: 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。
GLM-Z1-Rumination-32B-0414の性能
プロンプト: AIエージェントの現在の技術発展を分析してください。主要プレイヤーの市場パフォーマンス、将来のトレンド、関連する技術仕様、パフォーマンス指標、業界アップデートを含めてください。分析は信頼できるデータソースで裏付けてください。
GLM-4シリーズモデルにアクセスする方法
開発者への朗報: Novita AIは現在、** 無料のAPIアクセス **を2つの強力なモデル GLM-4-9B と GLM-Z1-9B に提供し、オープンソースコミュニティのイノベーションを加速しています。
ステップ1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3: 無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始します。
ステップ4: APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに入り、画像に示されているようにAPIキーをコピーします。
ステップ5: APIをインストール
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。これはPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
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)
スマートアシスタントの構築、市場レベルの分析、大規模なAI展開のいずれであっても、GLM-4シリーズにはニーズに合わせたモデルがあります。高性能な32Bモデルから応答性の高い9Bバリアントまで、それぞれが独自の強みを発揮します。Novita AIが無料APIアクセス（GLM-4-9BおよびGLM-Z1-9B）をサポートしているため、始めるのがこれまで以上に簡単になりました。開発者にとって、これはスケーラブルでオープンソースに親しみやすい高性能言語モデリングへの入り口です。
よくある質問
一般的なタスクに最適なGLM-4モデルはどれですか？
GLM-4-32B-0414は、広範な事前学習とファインチューニングされた対話最適化に支えられた、指示追従、マルチターンツール使用、検索ベースのQAに優れています。
Novita AIを通じてGLM-4-32B-0414を試せますか？
はい、GLM-4-32B-0414はNovita AIで競争力のあるAPI料金で利用可能で、GLM-4-9BとGLM-Z1-9Bは無料でアクセスできます。
GLM-4シリーズのモデルはどのような用途に最適ですか？
GLM-4-32B-0414は、深い推論、複雑な対話、高精度な指示実行が必要なタスクに最適です。
Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるようにするとともに、手頃で信頼性の高いGPUクラウドを構築とスケーリングのために提供するAIクラウドプラットフォームです。
