GLM-4开源发布：实力赶超Llama3，多模态能力媲美GPT4V，MaaS平台全面升级

最新版本大模型，6 分钱 100 万 Token。

今天上午，在 AI 开放日上，备受关注的大模型公司智谱 AI 公布了一系列行业落地数字：

根据最新的统计数据，智谱 AI 大模型开放平台目前已经获得 30 万注册用户，日均调用量达到 400 亿 Tokens，其中，过去 6 个月 API 每日消费量增长达 50 倍以上，性能最强的 GLM-4 模型在过去 4 个月中有超过 90 倍的增长。

在近清言 App 中，已有超过 30 万个智能体活跃在智能体中心，包括许多出色的生产力工具，如思维导图、文档助手、日程安排等等。

而在新技术一侧，GLM-4 的最新版本 GLM-4-9B 全方位超越 Llama 3 8B，多模态模型 GLM-4V-9B 也已上线，所有大模型全部保持开源。

一系列商业化成果、技术突破让人眼前一亮。

MaaS 平台升级 2.0 版

打下大模型应用门槛

最近，国产大模型正在掀起新一轮的竞争。

5 月初，智谱 AI 率先将大模型 GLM-3-Turbo 服务的价格降低到了原来的 1/5，也激起了众多大模型领域玩家「参战」。从争相成立创业公司、「百模大战」再到价格战，大模型赛道的竞争螺旋攀升。

而降低大模型服务的成本，能够让更多的企业和开发者获得新技术，进而催生足够大的使用量，这不仅能加速技术的突破，也能让大模型在各行各业快速渗透，铺开商业化的布局。

值得一提的是，到了目前的节点，大模型的价格已被压的很低，但智谱表示自己不怕打价格战。

「相信大家对于最近的大模型价格战有所了解，也很关心智谱的商业化策略。我们可以很自豪地说，我们是通过模型核心技术迭代和效率提升，通过技术创新，实现应用成本的持续降低，同时保证了客户价值的持续升级，」智谱 AI CEO 张鹏说道。

根据企业的不同应用规模，智谱宣布了一系列最新的调整价格。API 最高折扣达到 6 折，使用 GLM-4-9B 版本可以只需要 6 分钱 / 100 万 token。回想去年年初，GLM 系列大模型的价格已经降低了 1 万倍。

作为率先投入生成式 AI 的创业公司，智谱 AI 的商业化速度快过一众竞争对手。基于千亿级多模态预训练模型构建产品矩阵。其面向 C 端推出了 GLMs 个性化智能体定制工具，让用户用简单提示词指令即能创建属于自己的 GLM 智能体，无需编程基础。面向 B 端客户，最新一代的 GLM-4 大模型已登陆了 MaaS（Model as a Service）平台，提供 API 形式的访问。

智谱 AI 开放平台。

在今天的 Open Day 上，智谱推出了 MaaS 开放平台 2.0，在新模型、成本、安全等方面都实现了提升。

在活动中，智谱 AI 介绍了其开放平台的最新进展。升级的模型微调平台可以帮助企业大幅简化构建私有模型的过程。现在，全系列的 GLM-4 大模型都支持仅需三步即可部署。

对于技术落地来说，模型工具只是一小步。智谱 CEO 张鹏一直认为，大模型存在三个模型层，分别是 L0（基础模型）、L1（行业模型）和 L2（面向细分场景的推理模型）。这是一个层层递进的关系，智谱要做的就是尽全力做好 L0，再去帮助合作伙伴做好 L1 和 L2。

智谱 AI 以 MaaS 平台为主的商业化落地路径，针对不同客群类型和需求提供云端 API、云端私有化、本地私有化、软硬件结合一体机等不同的解决方案，在满足企业需求的同时也实现了「模型及服务」的规模化。

GLM-4 9B 全面超越 Llama3

多模态比肩 GPT-4V，开源免费

对于将构建 AGI 视为目标的智谱 AI 而言，不断迭代大模型技术能力，同样是重中之重。

自 2020 年 all In 大模型开始，智谱就一直走在人工智能浪潮的前沿。其研究涉及大模型技术的方方面面，从原创的预训练框架 GLM、国产算力适配、通用基座大模型，到语义推理、多模态生成，再到长上下文、视觉理解、Agent 智能体能力等各个方面，智谱都投入了相当多的资源来推动技术的原始创新。

在过去一年里，智谱相继推出了四代通用大模型：2023 年 3 月发布 ChatGLM，6 月推出 ChatGLM2，去年 10 月推出 ChatGLM3；今年 1 月，最新一代基座大模型 GLM-4 正式发布。在 Open Day 上，智谱 AI 向外界介绍了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果 ——GLM-4-9B。

它是最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。GLM-4-9B 拥有更强的基础能力，更长的上下文，实现了更加精准的函数调用和 All Tools 能力，并首次拥有多模态能力。

基于强大的预训练基座，GLM-4-9B 的中英文综合性能相比 ChatGLM3-6B 提升了 40%，在中文对齐能力 AlignBench、指令遵从 IFeval、工程代码 Natural Code Bench 等基准数据上都取得了非常显著的提升。对比训练量更大的 Llama 3 8B 也并不逊色，英文方面实现小幅领先，中文学科方面更是有着高达 50% 的提升。

新模型的上下文长度从 128K 扩展到了 1M，意味着模型能同时处理 200 万字输入，相当于两本红楼梦或者 125 篇论文。在长度为 128K 的 LongBench-Chat 上，GLM-4-9B-Chat 模型相比上一代提升了 20%。在长度为 1M 的大海捞针测试中，GLM-4-9B-Chat-1M 也获得了全绿的好成绩。

新一代的大模型还提升了对多语言的支持。模型词表从 6 万升级到了 15 万，在中英文之外的语言编码效率平均提升了 30%，意味着模型可以更快处理小语种的任务。评测显示，ChatGLM-4-9B 模型的多语言能力全面超过了 Llama-3 8B。

在支持消费级显卡本地运行的情况下，GLM-4-9B 不仅展示出了强大的对话能力，支持 100 万长文本，覆盖多语言，更重要的是：智谱发布的大模型完全免费且开源。现在，每个开发者都能在本地跑通这个版本的 GLM-4 模型。

GitHub 链接：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

在强大的文本模型之外，智谱 AI 同时开源了基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B。通过加入 Vision Transformer，该模型仅以 13B 的参数量实现了比肩 GPT-4V 的能力。

在技术演进的同时，大模型的价格也在不断降低。智谱推出了 GLM-4-AIR 模型，它在基本保留 1 月 GLM-4 大模型性能的基础上价格大幅下调，达到 1 元 / 百万 tokens。

GLM-4-Air 的性能可以媲美 GLM-4-0116 大模型，价格仅为后者的 1/100。值得一提的是，GLM-4-Air 的 API 大幅提升了推理速度，相比 GLM-4-0116，GLM-4-Air 的推理速度提升了 200%，每秒可以输出 71 个 token，远远超过人眼的阅读速度。

智谱表示，大模型价格调整是基于技术突破、算力效率提升和成本控制的综合结果，未来每隔一段时间就会对价格做出调整，以更好的满足开发者、客户的需求，极具竞争力的价格不仅是合理的，而且也符合自身的商业策略。

生态建设步入下一个 Level

作为国内最早入局大模型赛道的创业公司之一，智谱 AI 现在已成为国内 AI 技术公司的代表。

它不仅是国产大模型技术的领军者，也是大模型学术界、开源生态中不可忽视的中国力量。智谱在 AI 领域已拥有广泛影响力，开源模型累计下载量高达 1600 万次，支持开源社区是智谱坚定不移的承诺。

更进一步，智谱 AI 也在共同制定大模型的 AI 安全标准。5 月 22 日，OpenAI、谷歌、微软和智谱 AI 等来自不同国家和地区的公司共同签署了前沿人工智能安全承诺（Frontier AI Safety Commitments）。其中指出，要确保前沿人工智能安全的负责任治理结构和透明度，负责任地说明如何衡量前沿人工智能模型的风险，并建立前沿人工智能安全模型风险缓解机制的明确流程。

而在 AI 领域之外，对于众多从大模型突破中受益的行业来说，智谱 AI 正在改通过 MaaS 的方式驱动企业生产力变革，其大模型的生态圈已经初具规模。

「我们为什么判断 2024 年是 AGI 的元年？如果说用一句话来解答这个问题：Scaling Law 并未失效，AI 技术增长进入了一个全新的阶段。大模型技术创新依旧是突飞猛进的进行时，甚至还有速度越来越快的迹象，」张鹏说道。「坦白地讲，历史上我们从未见过一种技术以如此陡峭的创新曲线迭代升级，持续时间还如此之长。」

智谱 AI 技术创新和商用落地的速度正在践行着这条陡峭的曲线。

在技术大发展的过程中，智谱 AI 已经走上了快车道。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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