GLM-4系列开源模型重磅发布：320亿参数重构大语言模型性能边界-优快云博客

引言

【免费下载链接】GLM-Z1-32B-0414 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/THUDM/GLM-Z1-32B-0414

GLM模型家族迎来新一代开源力作——GLM-4-32B-0414系列，该系列搭载320亿参数规模，性能已对标OpenAI GPT系列及DeepSeek V3/R1系列，并支持便捷的本地化部署特性。其中基础模型GLM-4-32B-Base-0414经过15万亿高质量数据预训练，包含海量推理型合成数据，为后续强化学习扩展奠定坚实基础。在后期训练阶段，除针对对话场景进行人类偏好对齐外，研发团队还通过拒绝采样、强化学习等技术增强模型在指令遵循、工程代码编写和函数调用等方面的表现，强化智能体任务所需的基础能力。该模型在工程代码生成、专业文档创作、函数调用、检索式问答及报告生成等领域均取得优异成绩，部分基准测试甚至可媲美GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（6710亿参数）等更大规模模型。

GLM-Z1-32B-0414作为具备深度思考能力的推理专用模型，在GLM-4-32B-0414基础上通过冷启动扩展强化学习技术研发而成，特别针对数学、代码和逻辑类任务进行专项训练。相较于基础模型，该版本在数学能力和复杂任务解决效率上实现显著突破。训练过程中创新性引入基于成对排序反馈的通用强化学习机制，进一步提升模型的综合能力表现。

GLM-Z1-Rumination-32B-0414是具备深度反刍能力的高级推理模型（对标OpenAI Deep Research技术）。与常规深度思考模型不同，该反刍模型采用更长时序的深度推理机制，专门解决开放性复杂问题（如撰写两座城市AI发展对比分析及未来规划报告）。模型在深度思考过程中集成检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训练。该版本在研究型写作和复杂检索任务中展现出革命性性能提升。

最后登场的GLM-Z1-9B-0414堪称轻量化惊喜之作。研发团队将上述系列技术浓缩应用于90亿参数的小型模型，延续GLM家族开源传统。尽管参数规模大幅缩减，该模型仍在数学推理和通用任务处理上保持卓越性能，综合表现已位居同规模开源模型领先地位。特别在资源受限场景下，实现效率与效能的完美平衡，为轻量化部署需求提供强力支持选项。

性能测评

如上图所示，该基准测试图全面展示了GLM-Z1-32B模型在各项核心能力指标上的表现。这一测评结果充分体现了320亿参数模型在保持高效部署特性的同时实现性能跃升，为企业级用户提供了兼顾算力成本与任务精度的理想选择。

该图表清晰呈现了GLM-Z1-9B轻量化模型在同级别参数规模中的性能优势。这一技术突破印证了小模型通过优化训练策略实现性能飞跃的可能性，为边缘计算、嵌入式设备等资源受限场景提供了高效AI解决方案。

模型使用指南

一、采样参数配置

参数名称	推荐配置值	参数说明
temperature	0.6	平衡生成内容的创造性与输出稳定性
top_p	0.95	控制采样词汇的累积概率阈值
top_k	40	过滤低频词汇同时保持输出多样性
max_new_tokens	30000	为深度思考过程预留充足的令牌空间

二、强制思考机制

在输入文本首行添加 \n ：确保模型在生成响应前进行系统性思考
使用chat_template.jinja模板时，系统会自动注入思考提示词以激活该机制

三、对话历史优化

仅保留最终用户可见回复。
隐藏的思考过程内容不应存入对话历史以减少干扰——此机制已在chat_template.jinja中预设实现

四、长上下文处理（YaRN技术）

当输入长度超过8192令牌时，建议启用YaRN（Rope Scaling）扩展机制

在支持的框架环境中，需在config.json添加以下配置片段：

"rope_scaling": {
  "type": "yarn",
  "factor": 4.0,
  "original_max_position_embeddings": 32768
}

静态YaRN模式对所有文本统一应用扩展处理，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

推理代码示例

请确保使用transformers>=4.51.3版本环境。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4-Z1-32B-0414"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, device_map="auto")

message = [{"role": "user", "content": "设a、b为正实数，且满足ab = a + b + 3，求a + b的取值范围。"}]

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))

引用说明

如您发现本研究对您的工作有帮助，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.'}
}

技术展望

GLM-4系列模型的发布标志着开源大语言模型在参数效率与任务性能平衡上达到新高度。320亿参数版本通过创新训练机制实现对千亿级模型的性能追赶，90亿参数版本则为边缘计算场景提供高效能解决方案。反刍推理技术的引入，使模型具备处理复杂开放性问题的能力，为科研辅助、战略规划等高端应用场景开辟新路径。随着模型部署工具链的持续优化，GLM-4系列有望在企业级智能客服、自动化代码审计、学术论文辅助创作等领域实现规模化落地，推动AI技术普惠化进程。

【免费下载链接】GLM-Z1-32B-0414 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/THUDM/GLM-Z1-32B-0414

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考