在全球大模型技术竞争白热化的当下，智谱AI正式对外发布GLM-4系列预训练模型的开源版本——GLM-4-9B，为人工智能领域注入强劲动力。该模型在语义理解、数学推理、代码生成及知识掌握等多维度数据集评估中，展现出令人瞩目的卓越性能，全面超越业界标杆Llama-3-8B。尤为值得关注的是，其人类偏好对齐版本GLM-4-9B-Chat不仅支持流畅自然的多轮对话，更集成了网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）以及长文本推理（最大支持128K上下文窗口）等一系列高级功能，为开发者和企业用户带来了更广阔的应用想象空间。
【免费下载链接】glm-4-9b-chat-hf项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-hf
本代模型在语言支持方面实现了重大突破，新增对26种语言的全面覆盖，其中包括日语、韩语、德语等主要国际语言，显著提升了模型的全球化服务能力。为满足不同场景下的应用需求，智谱AI同步推出两款特色衍生模型：GLM-4-9B-Chat-1M模型将上下文长度扩展至1M，可处理约200万中文字符的超长篇文本，完美适配图书撰写、法律卷宗分析等长文本应用场景；而基于GLM-4-9B打造的多模态模型GLM-4V-9B，则成功打破语言壁垒，在1120*1120高分辨率图像理解基础上，实现了精准高效的中英文对话交互。
在多模态能力评测中，GLM-4V-9B表现出惊人的竞争力，在中英文综合能力、视觉感知与逻辑推理、复杂文字识别、图表数据理解等多项核心指标上，均超越了GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max及Claude 3 Opus等国际知名多模态模型，彰显了中国大模型技术在跨模态理解领域的领先地位。
经典任务评估数据进一步验证了GLM-4-9B-Chat的卓越性能：在AlignBench-v2、MT-Bench、IFEval等对齐与对话质量评测中，模型展现出高度的人类偏好一致性；MMLU（大规模多任务语言理解）评测中获得72.4分，C-Eval（中文基础模型评估）中取得75.6分，充分证明其在专业知识领域的深厚积累；数学能力方面，GSM8K数据集表现优异，更在难度极高的MATH数据集上斩获50.6分，展现出强大的逻辑推理与数学建模能力；代码生成领域，HumanEval评测中以71.8分的成绩位居开源模型前列，NCB等代码理解任务中亦表现突出，为开发者提供了高效可靠的编程辅助工具。
长上下文处理能力作为大模型实用性的关键指标，GLM-4-9B-Chat在1M上下文长度的"大海捞针"专项实验中表现出色，能够精准定位并提取超长文本中的关键信息；在LongBench长文本能力评估基准中，模型在文档摘要、多文档问答、故事续写等任务上均取得优异成绩，为处理书籍、报告、日志等超长文本提供了坚实技术支撑。
多语言能力测试中，GLM-4-9B-Chat在M-MMLU（多语言大规模语言理解）、FLORES（跨语言翻译评估）、MGSM（多语言数学问题求解）、XWinograd（多语言代词消解）、XStoryCloze（多语言故事连贯性理解）、XCOPA（多语言因果推理）等六个权威多语言数据集上，均以显著优势超越Llama-3-8B-Instruct，充分验证了其在跨语言理解与生成任务中的强大实力，为全球化应用部署奠定了坚实基础。
工具调用能力作为大模型连接现实世界的核心桥梁，GLM-4-9B-Chat在伯克利函数调用排行榜（Berkeley Function Calling Leaderboard）上创下81.00%的整体准确率，其中AST Summary（抽象语法树摘要）指标达80.26%，Exec Summary（执行结果摘要）指标高达84.40%，Relevance（相关性判断）指标更是达到87.92%，整体性能已接近gpt-4-turbo-2024-04-09的水平，为构建智能客服、自动化办公、智能运维等工具链集成应用提供了高效可靠的技术底座。
GLM-4-9B的开源发布，不仅为学术界提供了高质量的研究基座，更为产业界打造了低成本、高性能的大模型应用解决方案。开发者可通过Gitcode平台获取完整模型资源（仓库地址：https://gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-hf），快速部署至各类应用场景。随着模型在教育、医疗、金融、制造等行业的深度应用，预计将催生一批创新型AI产品与服务，推动人工智能技术向更普惠、更实用的方向发展。
展望未来，GLM-4-9B系列模型的持续优化与迭代，有望在多模态融合、小样本学习、模型效率提升等方向取得更大突破。智谱AI将继续秉持开放协作的理念，通过技术创新与生态共建，携手全球开发者共同推动大模型技术的创新发展，为人工智能产业的高质量发展贡献核心力量。作为开源生态中的重要参与者，GLM-4-9B的出现无疑将加速大模型技术的普及进程，让更多企业和开发者能够以更低门槛拥抱AI技术红利，共同开启智能时代的新篇章。
【免费下载链接】glm-4-9b-chat-hf项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-hf
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