在大语言模型技术飞速迭代的今天，GLM系列再添新成员。近日，zai-org团队正式发布GLM-4-32B-0414系列开源模型，该系列不仅包含320亿参数的基础版与深度推理版，更推出了仅有90亿参数却性能卓越的GLM-Z1-9B-0414轻量模型。这一系列模型在数学推理、代码生成、复杂任务处理等核心能力上实现重大突破，部分基准测试结果已接近GPT-4o和DeepSeek-V3-0324（6710亿参数）等超大规模模型，为开源社区提供了兼具高性能与部署灵活性的全新选择。
【免费下载链接】GLM-Z1-9B-0414 
项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-Z1-9B-0414
家族矩阵全面升级：从基础能力到深度推理的跨越
GLM-4-32B-0414系列构建了层次分明的模型矩阵，通过差异化定位满足不同场景需求。基础模型GLM-4-32B-Base-0414在15万亿高质量数据上完成预训练，其中包含大量推理型合成数据，为后续强化学习扩展奠定坚实基础。在post-training阶段，研发团队不仅针对对话场景进行人类偏好对齐，还通过拒绝采样、强化学习等技术增强模型的指令遵循能力、工程代码能力和函数调用能力，强化了智能体任务所需的基础能力，使其在工程代码编写、Artifact生成、函数调用、搜索型问答及报告生成等领域均展现出色表现。
基于基础模型，团队进一步开发了两款深度推理模型。GLM-Z1-32B-0414专注于深度思考能力，通过冷启动扩展强化学习，在数学、代码和逻辑任务上进行专项训练。与基础模型相比，该版本在数学能力和复杂任务解决能力上实现显著提升，同时引入基于成对排序反馈的通用强化学习，全面增强模型的综合性能。
更具创新性的GLM-Z1-Rumination-32B-0414则瞄准深度沉思能力（对标OpenAI的Deep Research），不同于常规深度思考模型，沉思模型采用更长时间的深度推理来解决开放性复杂问题，例如撰写两座城市AI发展对比分析及未来规划。该模型在思考过程中集成搜索工具处理复杂任务，并通过多规则奖励机制引导端到端强化学习，在研究型写作和复杂检索任务中表现出突破性提升。
性能测评惊艳亮相：中小参数模型实现能力跃升
系列模型在各项基准测试中展现出令人瞩目的性能水平。通过对比测试可见，GLM-Z1-32B-0414在数学推理、代码生成、指令遵循等核心任务上全面领先同量级模型。特别是在GSM8K数学数据集上，其解题准确率达到85.7%，较基础模型提升23个百分点；HumanEval代码生成任务通过率达73.2%，跻身顶级开源模型行列。这些性能提升得益于团队在训练过程中引入的创新技术，包括推理路径优化和多轮反馈强化学习机制。
如上图所示，Z1-32B-0414模型在数学推理（GSM8K）、代码生成（HumanEval）和指令遵循（MMLU）等关键基准测试中均显著优于同量级开源模型。这一性能突破充分体现了GLM系列在模型架构设计和训练方法上的技术优势，为需要高强度推理能力的专业场景提供了可靠解决方案。
轻量级明星模型GLM-Z1-9B-0414的表现尤为亮眼。尽管参数规模仅为32B版本的四分之一，但其在多项核心任务上实现了对同量级模型的超越。在数学推理任务中，该模型较DeepSeek-R1-Distill-7B提升18.3%，指令遵循能力达到82.5%的准确率，通用问答任务得分更是超越部分130亿参数模型。这一成果证明，通过优化训练策略和数据质量，中小参数模型完全可以在特定能力上达到令人惊叹的水平。
图表清晰展示了GLM-Z1-9B-0414在参数量仅为90亿的情况下，如何在多个关键指标上超越同量级竞品。特别是在数学推理和复杂指令遵循方面的优势，使其成为资源受限场景下的理想选择，为边缘计算、本地部署等应用提供强大算力支持。
高效部署指南：解锁模型性能的关键参数配置
为帮助用户充分发挥模型性能，研发团队提供了详尽的模型使用指南。在采样参数设置方面，推荐temperature=0.6以平衡创造性与稳定性，top_p=0.95作为采样的累积概率阈值，top_k=40在过滤稀有token的同时保持输出多样性，max_new_tokens设置为30000为思考过程预留充足token空间。这些参数组合经过大量实验验证，能够在多数场景下获得最优输出效果。
创新的"强制思考"机制是提升复杂任务表现的关键。用户只需在输入第一行添加特定标记，即可触发模型的深度推理模式，使模型在回答前进行系统性思考。对于使用chat_template.jinja的用户，系统会自动注入提示词以启用此行为，简化操作流程的同时确保推理质量。
对话历史修剪策略同样重要。指南建议仅保留最终用户可见回复，隐藏思考内容不应保存到历史记录中，以减少对后续推理的干扰。这一机制已内置到chat_template.jinja中，有效优化上下文管理效率。
针对长上下文处理，模型采用YaRN（Rope Scaling）技术，当输入长度超过8192 tokens时，用户可在配置文件中添加相应参数启用该功能。静态YaRN对所有文本统一应用缩放，可能对短文本性能产生轻微影响，建议根据实际场景选择性启用。
快速上手教程：本地部署与推理代码示例
GLM-Z1-9B-0414支持便捷的本地部署，用户需确保transformers库版本≥4.51.3。以下是完整的推理代码示例，展示如何利用模型解决数学问题：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4-Z1-9B-0414"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, device_map="auto")
message = [{"role": "user", "content": "Let a, b be positive real numbers such that ab = a + b + 3. Determine the range of possible values for a + b."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
message,
return_tensors="pt",
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
).to(model.device)
generate_kwargs = {
"input_ids": inputs["input_ids"],
"attention_mask": inputs["attention_mask"],
"max_new_tokens": 4096,
"do_sample": False,
}
out = model.generate(**generate_kwargs)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
这段代码演示了如何加载模型、构建对话模板并进行数学问题推理。模型会首先进行系统性思考，然后给出完整解题步骤和答案，充分展现其强大的数学推理能力。用户可根据实际需求调整generate_kwargs参数，优化输出长度和采样策略。
学术引用与社区贡献
GLM系列模型的持续进化离不开学术社区的支持。如果您在研究中使用了本系列模型，请考虑引用以下论文：
@misc{glm2024chatglm, title={ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools}, author={Team GLM and Aohan Zeng and Bin Xu and Bowen Wang and Chenhui Zhang and Da Yin and Diego Rojas and Guanyu Feng and Hanlin Zhao and Hanyu Lai and Hao Yu and Hongning Wang and Jiadai Sun and Jiajie Zhang and Jiale Cheng and Jiayi Gui and Jie Tang and Jing Zhang and Juanzi Li and Lei Zhao and Lindong Wu and Lucen Zhong and Mingdao Liu and Minlie Huang and Peng Zhang and Qinkai Zheng and Rui Lu and Shuaiqi Duan and Shudan Zhang and Shulin Cao and Shuxun Yang and Weng Lam Tam and Wenyi Zhao and Xiao Liu and Xiao Xia and Xiaohan Zhang and Xiaotao Gu and Xin Lv and Xinghan Liu and Xinyi Liu and Xinyue Yang and Xixuan Song and Xunkai Zhang and Yifan An and Yifan Xu and Yilin Niu and Yuantao Yang and Yueyan Li and Yushi Bai and Yuxiao Dong and Zehan Qi and Zhaoyu Wang and Zhen Yang and Zhengxiao Du and Zhenyu Hou and Zihan Wang}, year={2024}, eprint={2406.12793}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={id='cs.CL' full_name='Computation and Language' is_active=True alt_name='cmp-lg' in_archive='cs' is_general=False description='Covers natural language processing. Roughly includes material in ACM Subject Class I.2.7. Note that work on artificial languages (programming languages, logics, formal systems) that does not explicitly address natural-language issues broadly construed (natural-language processing, computational linguistics, speech, text retrieval, etc.) is not appropriate for this area.'} }
未来展望：轻量化与智能化的完美融合
GLM-Z1-9B-0414的推出标志着开源模型在性能与效率的平衡上达到新高度。90亿参数的轻量化设计使其能够在普通GPU上实现高效部署，而深度优化的推理能力又使其在专业领域媲美大规模模型。这种"小而精"的发展路线为大语言模型的普及应用开辟了新路径，特别适合资源受限场景、边缘计算设备和本地私有化部署需求。
随着模型矩阵的不断完善，GLM系列正逐步构建从基础能力到专业领域的全栈解决方案。未来，团队将继续优化模型效率，探索多模态融合能力，并加强工具使用与智能体开发支持，为开发者提供更全面的AI基础设施。无论是科研机构、企业研发还是个人开发者，都能从这一系列模型中找到适合自身需求的AI助手，共同推动人工智能技术的创新与应用落地。
作为开源社区的重要贡献，GLM-Z1-9B-0414不仅展示了技术突破，更传递了开放协作的理念。开发者可通过GitCode仓库（https://gitcode.com/zai-org/GLM-Z1-9B-0414）获取完整资源，参与模型优化与应用开发，共同构建AI技术创新生态。在大语言模型技术日新月异的今天，这样的开源成果无疑为行业发展注入了强劲动力，也为AI技术的普及进程贡献了重要力量。
【免费下载链接】GLM-Z1-9B-0414 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-Z1-9B-0414
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
