GLM-4-9B-Chat：26种语言+128K上下文的AI新体验

GLM-4-9B-Chat：26种语言+128K上下文的AI新体验

【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

导语：智谱AI最新发布的GLM-4-9B-Chat模型以26种语言支持和128K超长上下文能力，刷新了开源大模型的性能边界，在多语言理解、长文本处理等核心能力上实现对Llama-3-8B的超越。

行业现状：当前大语言模型正朝着"更强能力、更广泛支持、更长上下文"三大方向快速演进。随着企业级应用深化，多语言交互、超长文档处理、精准工具调用已成为衡量模型实用性的关键指标。据行业报告显示，支持100K+上下文的模型在法律、医疗等专业领域的应用效率提升可达40%以上，而多语言能力则直接决定模型的全球化落地潜力。

产品/模型亮点：GLM-4-9B-Chat作为GLM-4系列的开源版本，带来了多项突破性升级：

在多语言支持方面，模型新增日语、韩语、德语等26种语言能力，在M-MMLU（多语言多任务语言理解）评测中以56.6分超越Llama-3-8B-Instruct的49.6分，尤其在东亚语言处理和低资源语言理解上表现突出。

128K超长上下文成为核心竞争力。通过"Needle In A HayStack"压力测试可见，即使在百万级Token长度下，模型仍能保持稳定的事实检索能力。

这张热力图直观展示了GLM-4-9B-Chat在不同上下文长度（Token Limit）和信息深度（Depth Percent）下的事实检索准确率。颜色越深表示检索成功率越高，可见模型在128K甚至1M上下文场景下仍能精准定位关键信息，这对处理法律卷宗、医学报告等长文档具有重要价值。

在LongBench长文本理解基准测试中，GLM-4-9B-Chat以显著优势领先同类模型，尤其在对话摘要、多文档问答等任务上表现突出。

该条形图对比了主流大模型在LongBench-Chat评测中的表现，GLM-4系列模型在总分上超越Llama-3等竞品，尤其在需要深度理解的长文本任务中优势明显。这表明模型不仅能"记住"长文本，更能"理解"其中逻辑关系。

此外，模型在工具调用（Function Call）能力上实现飞跃，在Berkeley Function Calling Leaderboard中以81.00的综合准确率接近GPT-4-turbo水平，为构建AI Agent应用提供了强大支持。数学推理能力也显著提升，MATH数据集得分达50.6分，较上一代模型提升近一倍。

行业影响：GLM-4-9B-Chat的发布将加速大模型的产业落地进程。128K上下文能力使企业无需再进行文档截断处理，可直接将完整合同、代码库、医学影像报告等复杂数据输入模型；多语言支持降低了跨境业务的AI应用门槛；而工具调用能力则简化了智能客服、数据分析等场景的开发流程。教育、法律、医疗等对长文本处理需求强烈的领域将率先受益，预计相关行业的AI解决方案部署成本可降低30%以上。

结论/前瞻：GLM-4-9B-Chat通过在上下文长度、多语言支持和工具调用等关键维度的突破，重新定义了开源大模型的能力标准。随着1M上下文版本（GLM-4-9B-Chat-1M）和多模态版本（GLM-4V-9B）的推出，智谱AI正构建起覆盖文本、图像的全方位模型矩阵。未来，随着模型效率的进一步优化和垂直领域知识库的深度整合，开源大模型有望在更多专业场景替代闭源产品，推动AI技术民主化进程。

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