国产“ChatGTP“智谱清言（免费强大）

原创已于 2024-04-11 13:13:40 修改 · 1.6k 阅读

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#智谱清言 #chatgtp

于 2024-04-11 13:06:23 首次发布

我刚刚通过同学推荐才知道，完全免费不限次数，质量也好

智谱清言官网https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail

就我广泛搜索chat经验，这个模型强于chat3.5，最重要的是我没什么高需求，回答对我已经很有用了。

虽然模型的能力很难判断，也各有自己侧重的优点，但做个小游戏

“三人三天三桶水，九人九天几桶水”问题，显然智谱清言厉害

确定要放弃本次机会？

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对标ChatGPT生态: 智谱全新大模型 GLM-4 发布

Jay的个人博客

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在大规模多任务语言理解评测中，GLM-4的表现明显优于GPT-3.5，其平均得分已经达到了GPT-4的95%水平，在某些特定任务上甚至表现相当；而在GSM8K数学评测数据集上，GLM-4的评分与GPT-4相比只有4.6%的差异；此外，在MATH数据集上，GLM-4的得分比GPT-3.5高出了15%，虽然相对于GPT-4稍逊9%。在中英文混合评测中，GLM-4在Prompt级别和中文方面的表现均达到了GPT-4的88%。

国产大模型体验：DeepSeek、Kimi与智谱清言

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07-17

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目前，国产大模型百花齐放。无论是在技术领域的编程和数学问题，还是在学术研究中的长文本处理，或是艺术创作中的多模态能力，它们都展现出了卓越的表现。我相信，随着技术的不断进步，这些模型将在未来的AI应用中发挥越来越重要的作用。希望我的分享对你有所帮助！本文由博客一文多发平台OpenWrite发布！

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『保姆级』大模型教程来了（从入门到实战）

2301_76168381的博客

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在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调。🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等。🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文。🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读。🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读。🔻 08 Alpaca训练营——论文精读。

智谱清言（ChatGLM）：你的专属智能对话助手

zjz_cn的博客

04-13

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智谱清言是一款功能强大、智能高效的对话助手。它能够准确理解你的意图，为你提供全方位的智能服务。无论是生活中的琐碎事务，还是工作中的专业问题，它都能为你提供及时、准确的解答。快来试试吧，让智谱清言成为你生活中的得力助手，让智能改变你的生活！官网链接：https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail。

【ESP32接入语言大模型之智谱清言】

vor234的博客

01-15

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🥳🥳🥳现在，我们在本教程中，您学习了如何使用ESP32接入语言大模型之智谱清言。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知，充分认识这个有机与无机的环境，后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益，然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣如果你有任何问题，可以通过下面的二维码加入鹏鹏小分队，期待与你思维的碰撞😘😘😘。

ChatGLM相关内容链接，供参考

05-25

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【官方教程】ChatGLM-6B 微调：P-Tuning，LoRA，Full parameter，https://www.bilibili.com/video/BV1fd4y1Z7Y5。- ChatGLM-6B 优秀开发项目列表 https://lslfd0slxc.feishu.cn/docx/JAgsd5WVgoZ1bKxYzq0c8gh5neh。ChatGLM-130B 内测申请网站：https://chatglm.cn/ChatGLM 博客：https://chatglm.cn/blog。

智谱清言AI软件使用指南：从入门到精通的全场景攻略

peiye500238的博客

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3040

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智普清言开放平台函数调用

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最后，我们将问题和执行结果一起发送给大语言模型。大语言模型根据“要创建一个文件夹”的结果，进行总结，生成最终反馈给客户的信息。通过这样的流程，我们不仅实现了用户需求的自动化处理，还确保了整个过程的智能化和高效性。客户的需求就像一颗种子，经过我们的智能系统，最终开花结果，完美地呈现在客户面前。

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智谱AI发布国产最强大模型GLM4，理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4，编程能力超过Gemini-pro，还有对标GPTs商店的GLMs

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大模型开发入门必读资料（非常详细）收藏这一篇就够了

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还在手搓提示词？这 5 个提示词生成工具，轻松帮你解放双手（全部免费）

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刚开始接触 AI 的小白总是会觉得 AI 很难学，提示词也很难，其实写提示词是有方法偷懒的——“用魔法打败魔法”。艾康今天要给大家介绍这个 5 个AI 工具，可以让大家再也不会为写提示词发愁了。只需告诉它，你需要达到什么目标，那他就会依据你的需求，给你定制出一套完整提示词，真的非常好用（全部免费）。对于提示词祛魅，非常好用的工具，建议新手小白一定要上手试试。

探索AI应用领域：智谱清言（ChatGLM）技术详解

z551646的博客

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智谱清言大模型，即GLM-4，是国内较为出色的大模型之一，由智谱AI公司研发，十余项指标逼近或达到GPT-4，支持更长上下文、更强多模态、更快推理速度、更多并发、更强智能体，可处理多种语言任务，包括问答、翻译、文本生成、情感分析等，适用于教育、科研、客户服务、内容创作等多个领域。

吴恩达：四个步骤，让大模型变得更好

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本周，生成式 AI 的竞争达到了新的高潮。前有 OpenAI 抢先发布 GPT-4o，后有谷歌在 I/O 开发者大会上发布一系列生成式人工智能模型与产品。自 2022 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT，至今已有 18 个月。学界、业界为了提升生成式 AI 模型的能力，做出了诸多努力。今天，著名人工智能学者、斯坦福大学教授吴恩达高度总结了提升生成式 AI 模型能力的方式，主要包括：1）提升模型的推理能力；2）扩展上下文窗口，并撰写一篇博客阐述了一套通用且高效的 prompt 策略。

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冯安晨

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### 项目基础介绍 ChatALL 是一个开源项目，旨在同时与多个 AI 机器人进行对话，帮助用户发现最佳的回答。该项目支持多种 AI 机器人，如 ChatGPT、Bing Chat、Bard、Alpaca、Vicuna、Claude、ChatGLM、MOSS、讯飞星火、文心一言等。通过 ChatALL，用户可以一次性向多个 AI 机器人发送指令，从而快速比较不同机器人的回答，找到最优解。 #...

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2401_88240332的博客

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科普前沿知识

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智谱清言本地部署 partner

07-04

<think>我们正在处理用户的查询：“请问智谱清言本地部署指南合作伙伴”。根据之前的引用，用户可能希望了解如何在本地部署智谱清言（ChatGLM），并可能希望获取合作伙伴相关的资源或信息。注意：引用中提到了DeepSeek和ChatGLM的本地部署，但用户询问的是“智谱清言”，而智谱清言是智谱AI的产品，其模型可能是ChatGLM系列。因此，我们将重点放在ChatGLM的本地部署上，并尽可能提供合作伙伴信息。步骤：1.回顾引用内容，提取与ChatGLM本地部署相关的信息（引用[3]直接相关）。2.引用[4]提到了硬件配置建议，也可以参考。3.引用[1]和[2]是关于DeepSeek的，但其中一些通用部署步骤（如环境准备、依赖安装）可能具有参考价值。4.合作伙伴信息：引用中没有直接提供，但我们可以根据常识或已知信息补充（如需要，可提示用户访问官网获取合作伙伴计划）。由于引用[3]提供了ChatGLM3在Linux上私有化部署的具体步骤，我们将以此为基础，结合其他引用的通用建议，整理智谱清言（ChatGLM）的本地部署指南。部署指南大纲：1.环境准备2.获取模型和代码3.安装依赖4.运行模型5.硬件配置建议（参考引用[4]）6.合作伙伴信息（如可获取）注意：由于我们无法获取外部最新信息，合作伙伴部分可能需要用户自行查询官网。根据引用[3]的具体步骤：-需要安装GitLFS（用于下载大模型文件）-克隆代码仓库-下载模型文件（注意：引用[3]中给出了一个具体的模型文件，但通常需要从官方渠道获取）-安装依赖（requirements.txt）同时，引用[4]对硬件配置给出了建议，我们可以整合进来。开始编写回答：</think>### 智谱清言本地部署指南及合作伙伴资源 #### **一、本地部署核心步骤** 1. **环境准备** - **操作系统**：推荐 Linux（Ubuntu 20.04+） - **硬件配置**（参考引用[4]）： - 8GB 内存 → 支持 1.5B/7B 模型 - 16GB+ 内存 → 支持 8B/14B 模型 - 32B 模型需更高配置（如专业级GPU） - 安装基础工具： ```bash sudo apt update && sudo apt install git python3-pip ``` 2. **获取模型与代码** - 克隆官方仓库（参考引用[3]）： ```bash git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git cd ChatGLM3 ``` - 下载模型文件（需官方授权访问）： ```bash # 示例（具体路径需官方提供） wget https://example.com/chatglm3_model.bin ``` 3. **安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt # 安装Python依赖[^3] ``` 4. **启动服务** ```bash python cli_demo.py # 命令行交互 # 或启用API服务（需配置端口） ``` --- #### **二、合作伙伴资源** 智谱清言（ChatGLM）的本地部署通常需通过官方合作伙伴获取完整支持： 1. **企业级合作** - 联系智谱AI官方（[官网链接](https://www.zhipuai.cn/)）申请： - 定制化模型分发权限 - 商业部署许可证 - 技术支持服务 2. **开发者社区资源** - **开源社区**：GitHub 提供基础代码（如 ChatGLM3 仓库）[^3] - **技术白皮书**：涵盖部署优化、安全加固等（引用[2]中640份报告包含相关内容） - **硬件合作伙伴**： - NVIDIA（GPU加速方案） - 华为昇腾（国产化适配） --- #### **三、优化建议** - **安全加固**（参考引用[1]）： - 添加权限验证（如 JWT 令牌） - 启用日志监控（如 ELK 栈） - **性能提升**： - 使用量化技术压缩模型（如 8-bit 量化） - 结合 vLLM 框架加速推理 > **注**：完整商业部署需通过官方合作伙伴渠道获取模型权重及授权协议。部分开源模型可能存在功能限制。 ---