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智谱AI近日正式发布开源大模型GLM-4-9B，凭借90亿参数规模在多项权威评测中全面超越Meta的Llama-3-8B，标志着中文开源大模型在通用能力上实现重要突破。

【免费下载链接】glm-4-9b-hf项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-hf

当前大模型领域呈现"双轨并行"发展态势：闭源模型持续刷新性能上限，开源模型则在本地化部署、垂直领域定制等场景展现独特价值。随着Llama-3系列的发布，开源模型竞争进入新阶段，而GLM-4-9B的出现，不仅打破了国外模型在中高端开源市场的垄断，更为企业级用户提供了兼具性能与部署灵活性的新选择。

GLM-4-9B在核心能力上实现全面跃升，其基础模型在MMLU（多任务语言理解）评测中获得74.7分，较Llama-3-8B高出8.1分；中文权威评测C-Eval更是以77.1分的成绩大幅领先，超出Llama-3-8B-Instruct版本25.8分。在数学推理方面，GLM-4-9B在GSM8K数据集上达到84.0%的准确率，超越Llama-3指令微调版本4.4个百分点，MATH数据集上也以30.4分略胜一筹。代码能力同样表现突出，HumanEval评测中70.1分的成绩较Llama-3-8B-Instruct提升7.9分，展现出强大的跨领域通用能力。

除基础模型外，GLM-4系列还包含对话优化版本GLM-4-9B-Chat，新增网页浏览、代码执行、工具调用等高级功能，上下文窗口支持128K tokens。特别值得关注的是其多语言支持能力，已覆盖日语、韩语、德语等26种语言，同时推出支持100万tokens超长上下文的GLM-4-9B-Chat-1M版本，以及基于此开发的多模态模型GLM-4V-9B，在1120×1120高分辨率下实现优质图文对话能力。

该模型的发布将加速大模型在企业级场景的落地应用。对于需要本地化部署的金融、公共管理等相关行业用户，90亿参数规模在保持高性能的同时，可在单GPU设备上实现高效推理；教育、医疗等垂直领域则可基于开源模型进行低成本定制开发。随着工具调用能力的完善，GLM-4-9B有望成为构建智能应用的基础组件，推动AI助手从对话交互向实际任务解决进化。

GLM-4-9B的开源释放，不仅展现了中国团队在大模型技术上的快速进步，更通过实际性能超越，证明了开源模型在参数效率上的优化空间。未来随着模型迭代与生态完善，开源大模型有望在更多专业领域挑战闭源产品，推动AI技术向更开放、更普惠的方向发展。开发者可通过官方渠道获取模型权重，基于Transformers 4.46.0及以上版本快速启动本地化部署与应用开发。

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