GLM-4-9B-Chat-1M：支持200万字上下文的国产开源大模型来了

GLM-4-9B-Chat-1M：支持200万字上下文的国产开源大模型来了

【免费下载链接】glm-4-9b-chat-1m-hf 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/zai-org/glm-4-9b-chat-1m-hf

你是否还在为处理整本书籍、超长法律文档或完整代码库而烦恼？GLM-4-9B-Chat-1M的出现，将彻底改变这一格局。作为智谱AI推出的最新开源大模型，它支持100万token上下文长度，约合200万中文字符，可一次性处理整本书籍或超长文档，同时在多项性能指标上超越Llama-3-8B。本文将详细解析这一模型的核心亮点、行业应用及未来趋势。

行业现状：大模型的"上下文长度竞赛"

2024年中国大语言模型市场规模达294.16亿元，预计2026年突破700亿元。当前行业呈现"参数规模竞赛"与"场景落地"双轨并行特征，其中开源模型凭借低成本部署优势，正在企业级应用中快速渗透。互联网巨头、AI创业公司与科研机构形成三足鼎立格局，而GLM-4-9B-Chat-1M的出现，标志着国产开源模型正式进入全球第一梯队。

核心亮点：重新定义长文本处理能力

1. 100万token超长上下文

GLM-4-9B-Chat-1M最大的突破在于支持100万token上下文长度，约合200万中文字符，相当于同时处理2本《红楼梦》或125篇学术论文。这一能力使其能够处理整本书籍、完整代码库或超长法律文档，为知识管理系统提供强大支撑。

如上图所示，在100万token的超长文本中植入关键信息，GLM-4-9B-Chat-1M的提取准确率随上下文增长保持稳定。在1M上下文长度的"大海捞针"实验中，其准确率达到92%，远超同类模型。这一特性使其能够处理完整的学术论文、小说或企业年报，为知识管理系统提供强大支撑。

2. 全面超越的基础性能

在标准测评中，GLM-4-9B-Chat-1M展现出显著优势：MMLU（多任务语言理解）达72.4分，超越Llama-3-8B的68.4分；C-Eval（中文权威测评）75.6分，大幅领先同类模型；数学推理能力尤为突出，MATH数据集得分50.6分，是开源模型中的佼佼者。

从图中可以看出，GLM-4-9B-Chat在多轮对话、主题检测等8项任务中均位列前三，其中7项任务超越Llama-3-8B。在LongBench长文本测评中，GLM-4-9B-Chat在摘要生成、问答等任务上全面领先同类模型，进一步印证了其长上下文处理能力的行业领先地位。

3. 多模态与工具调用能力

基于GLM-4-9B基座模型开发的GLM-4V-9B多模态模型，支持1120×1120高分辨率图像理解，在图表识别、OCR等任务上性能接近GPT-4-turbo。同时模型内置工具调用功能，在Berkeley Function Calling Leaderboard测评中整体准确率达81.00分，与GPT-4-turbo（81.24分）基本持平。

行业应用案例

1. 智能客服系统

某电商平台采用GLM-4-9B-Chat构建智能客服，通过多轮对话功能处理复杂咨询，结合工具调用实时查询库存和订单状态，使客服问题解决率提升35%，平均响应时间缩短至15秒。

2. 社交媒体情感分析

企业利用模型的长文本推理能力，对百万级社交媒体评论进行情感倾向分析和关键词提取，舆情监测效率提升400%，帮助品牌快速响应市场变化。

3. 法律合同智能审查

律师审核一份复杂合同平均需要8小时，易遗漏风险条款。基于GLM-4-9B-Chat-1M的法律AI助手能够自动识别合同中的风险条款，比对标准合同模板并标记差异，生成审查报告和修改建议，将审查时间缩短至1小时内。

行业影响与趋势

1. 降低企业AI应用门槛

作为开源模型，GLM-4-9B-Chat-1M提供了企业级性能的免费解决方案。通过Docker容器化部署和动态扩缩容技术，中小企业可低成本构建专属AI能力，无需承担巨额模型训练成本。

2. 推动垂直领域创新

模型的微调特性使其能够快速适配特定行业需求。已有案例显示，在法律、医疗等专业领域经过微调后，模型的专业知识准确率可提升20-30%，为行业大模型开发提供高效起点。

3. 开源生态加速形成

GLM-4系列的开放策略，带动了工具链和应用社区的快速发展。目前已有开发者基于该模型构建了代码解释器、数据可视化等插件，形成良性发展的开源生态。

部署指南

硬件要求

部署规模	硬件配置	性能	成本估算
开发测试	RTX 4090 (24GB)	10 tokens/秒	约1.5万元
小规模服务	2×A10 (48GB)	50 tokens/秒	约8万元
企业级服务	4×A100 (80GB)	200 tokens/秒	约50万元

快速开始

克隆模型仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/zai-org/glm-4-9b-chat-1m-hf
cd glm-4-9b-chat-1m-hf

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

基础推理代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_PATH = '.'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

message = [
    {"role": "system", "content": "Answer the following question."},
    {"role": "user", "content": "How many legs does a cat have?"}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    message,
    return_tensors='pt',
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
).to(model.device)

input_len = inputs['input_ids'].shape[1]
generate_kwargs = {
    "input_ids": inputs['input_ids'],
    "attention_mask": inputs['attention_mask'],
    "max_new_tokens": 128,
    "do_sample": False,
}
out = model.generate(**generate_kwargs)
print(tokenizer.decode(out[0][input_len:], skip_special_tokens=True))

结论与前瞻

GLM-4-9B-Chat-1M的发布，标志着国产开源模型在性能上已跻身全球第一梯队。其平衡的基础能力、突出的长文本处理和工具调用特性，使其成为企业级AI应用的理想选择。随着模型上下文长度向1M扩展（约200万字），以及多模态能力的持续优化，GLM-4系列有望在更多专业领域替代闭源模型。

对于企业而言，现阶段可重点关注三个应用方向：基于长上下文的知识管理系统、集成工具调用的智能工作流，以及多模态交互的客户服务平台。随着开源生态的完善，这些应用的开发成本将进一步降低，为各行业数字化转型提供新的可能性。

未来，长文本AI将向多模态长文本理解、实时交互优化、个性化记忆和自主学习能力方向发展，为用户带来更智能、更高效的AI体验。

【免费下载链接】glm-4-9b-chat-1m-hf 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/zai-org/glm-4-9b-chat-1m-hf