项目概览
【免费下载链接】glm-4-9b-chat-1m-hf 
项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-1m-hf
作为人工智能领域的重要突破，由智谱AI研发的GLM-4系列大语言模型近日正式开源，引发业界广泛关注。该项目以"GLM-4"为核心标识，依托Apache-2.0开源协议，在代码托管平台形成了完整的开发生态。尽管项目创建于2024年6月11日，但其迭代速度惊人，最新更新记录显示为2024年7月02日，展现出活跃的开发态势。
模型矩阵与核心特性
GLM-4系列构建了包含基础模型与对话模型的完整产品矩阵，其中GLM-4-9B作为基座模型，在8K上下文窗口下实现了卓越的基础能力；对话优化版本GLM-4-9B-Chat将上下文长度扩展至128K，并新增网页浏览、代码执行等高级功能；针对超长文本处理场景的GLM-4-9B-Chat-1M模型，突破性地支持100万token上下文（约合200万中文字符）；多模态旗舰版GLM-4V-9B则实现了1120×1120高分辨率图像理解，构建起跨模态交互的全新范式。
值得关注的是，该系列模型在多语言支持上实现重大突破，原生兼容日语、韩语、德语等26种语言体系，为全球化应用奠定坚实基础。开发者可通过Hugging Face与ModelScope两大平台获取模型权重，智谱AI开放平台同时提供更大规模商业模型的体验服务。
性能评测：全面超越行业基准
对话能力横向对比
在权威评测体系中，GLM-4-9B-Chat展现出令人瞩目的综合性能。在AlignBench对话对齐评测中获得7.01分，MT-Bench对话质量评分达8.35分，IFEval指标69.0分，三大对话核心指标全面超越Llama-3-8B-Instruct。尤其在专业能力维度，MMLU学术能力评测72.4分、C-Eval中文评测75.6分、GSM8K数学推理79.6分、MATH高等数学50.6分，HumanEval代码生成71.8分，NaturalCodeBench自然代码基准32.2分，构建起全面领先的技术优势。
基座模型基础能力
作为系列基础的GLM-4-9B基座模型，在MMLU评测中取得74.7分，C-Eval中文基准77.1分，GPQA知识问答34.3分，GSM8K数学推理84.0分，MATH高等数学30.4分，HumanEval代码生成70.1分，不仅超越同参数规模的Llama-3-8B，甚至在多项指标上接近或超越其指令微调版本，展现出卓越的基础模型质量。
多语言处理能力
在全球化应用关键指标上，GLM-4-9B-Chat在M-MMLU多语言理解评测中获得56.6分，较Llama-3-8B-Instruct提升7分；FLORES翻译任务28.8分，MGSM多语言数学65.3分，XWinograd代词消解73.1分，XStoryCloze故事补全90.7分，XCOPA跨语言推理80.1分，在26种语言的全方位评测中建立起显著优势。
工具调用与长文本处理
Berkeley Function Calling Leaderboard评测显示，GLM-4-9B-Chat总体准确率达81.00%，其中AST语法解析80.26分，执行摘要84.40分，相关性评分87.92分，各项指标均达到同级别先进水平。长文本处理方面，1M上下文版本在"大海捞针"实验中表现优异，LongBench-Chat评测验证了其在超长文档理解上的技术突破。
多模态能力突破
GLM-4V-9B在多模态评测中展现出惊人实力，MMBench-EN-Test取得81.1分，MMBench-CN-Test79.4分，SEEDBench_IMG76.8分，MMStar58.7分，MMMU47.2分，MME2163.8分，HallusionBench46.6分，AI2D81.1分，OCRBench786分，尤其在中文场景理解和OCR识别任务上，性能超越同级别先进模型，树立起多模态理解的新基准。
快速部署与开发指南
环境配置要求
GLM-4系列模型支持多种部署方案，基础对话模型推荐配置NVIDIA GPU（至少16GB显存），1M上下文版本建议采用分布式推理架构。系统需配备Python 3.8+环境，以及PyTorch 2.0+、Transformers 4.34+等依赖库，具体硬件配置细节可参考项目文档。
语言模型调用示例
使用Transformers库调用GLM-4-9B-Chat的基础代码如下：
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)
query = "请解释量子计算的基本原理"
inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": query}],
add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/glm-4-9b-chat",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).to(device).eval()
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
对于需要更高性能的场景，vLLM部署方案示例：
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams
max_model_len, tp_size = 131072, 1 # 128K上下文配置
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"
prompt = [{"role": "user", "content": "分析这份财务报告的关键指标"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
llm = LLM(
model=model_name,
tensor_parallel_size=tp_size,
max_model_len=max_model_len,
trust_remote_code=True,
enforce_eager=True
)
stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids)
inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)
多模态模型调用
GLM-4V-9B的图像理解功能可通过以下代码实现：
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b", trust_remote_code=True)
query = '详细描述图像内容并分析其技术原理'
image = Image.open("technical_diagram.png").convert('RGB')
inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "image": image, "content": query}],
add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/glm-4v-9b",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).to(device).eval()
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
开发资源与生态支持
为降低开发者使用门槛，项目提供三类核心开发资源：基础演示模块包含Transformers与vLLM后端实现、兼容接口及批量推理方案；复合演示模块展示全功能集成案例，包括工具调用、长文档处理和多模态交互；微调演示模块则提供PEFT（LORA、P-Tuning）与全参数SFT微调代码，支持定制化开发需求。
生态系统方面，GLM-4已与LLaMA-Factory微调框架、ModelScope SWIFT训练平台、Xorbits Inference推理引擎等主流工具深度整合，Datawhale社区同步发布了详尽的中文使用教程，形成全方位的开发支持体系。
技术价值与行业影响
GLM-4系列的开源发布，标志着中文大模型在开源领域实现从"跟跑"到"并跑"再到"领跑"的跨越式发展。90亿参数规模的模型在保持轻量化优势的同时，实现了对80亿参数Llama-3的全面超越，为资源受限场景提供了高性能解决方案。1M上下文版本的推出，解决了法律文档、医学报告等超长文本处理的行业痛点，多模态能力则打通了视觉-语言理解的关键链路。
对于企业开发者，该模型可直接应用于智能客服、内容创作、数据分析等场景；科研机构能够基于开源权重探索大模型原理机制；个人开发者则获得了前沿AI技术的实践平台。Apache-2.0协议确保商业应用的灵活性，为AI技术的产业化落地创造有利条件。
未来展望
随着GLM-4系列的持续迭代，预计在以下方向将实现进一步突破：模型效率优化使边缘设备部署成为可能；领域知识增强版本将在医疗、法律等专业领域展现更强能力；多模态交互将扩展至视频理解与3D建模等复杂场景。智谱AI表示，将持续优化模型性能，完善开发工具链，推动开源生态建设，为人工智能的创新发展贡献核心力量。
作为新一代开源大模型的代表，GLM-4系列不仅树立了性能新标杆，更通过开放协作模式加速AI技术普惠。无论是技术研发者、企业应用方还是学术研究机构，都能在这一开源生态中找到价值切入点，共同推动人工智能技术的创新边界与应用深度。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
