GLM 技术团队于2023年3月14日开源了 ChatGLM-6B，引起了广泛的关注和认可。随后又开源了 ChatGLM3-6B，开发者对 GLM 第四代模型的开源充满期待。经过近半年的探索工作，GLM 技术团队推出了第四代 GLM 系列开源模型:GLM-4-9B。
GLM-4-9B 在预训练方面引入了大语言模型进行数据筛选，获得了10T 高质量多语言数据，数据量是 ChatGLM3-6B 的3倍以上。同时，采用了 FP8技术进行高效的预训练，训练效率提高了3.5倍。在有限显存的情况下，探索了性能极限，发现6B 模型性能有限。考虑到大多数用户的显存大小，将模型规模提升至9B，并将预训练计算量增加了5倍。
GLM-4-9B 模型具备更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等能力。包括基础版本 GLM-4-9B（8K）、对话版本 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版本 GLM-4V-9B-Chat(8K)。
GLM-4-9B 的能力包括:
1. 基础能力:模型中英文综合性能比 ChatGLM3-6B 提升了40%;
2. 长文本能力:上下文从128K 扩展到1M tokens，相当于2本红楼梦或125篇论文的长度;
3. 多语言能力:支持26种语言，词表大小扩充到150k，编码效率提高30%;
4. Function Call 能力:在 Berkeley Function-Calling Leaderboard 上表现优秀;
5. All Tools 能力:模型可以使用外部工具完成任务;
6. 多模态能力:首次推出多模态模型，性能显著。
代码:
Github:https://github.com/THUDM/GLM-4
模型:
huggingface:https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-4-665fcf188c414b03c2f7e3b7
魔搭社区:https://modelscope.cn/organization/ZhipuAI