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GLM-4-9B-Chat：128K上下文+26种语言的AI助手新选择

【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推出的GLM-4-9B-Chat开源模型，凭借128K超长上下文、26种语言支持及超越Llama-3-8B的综合性能，为开发者和企业提供了高效且经济的AI助手新选项。

行业现状：大语言模型正朝着"更长上下文、更强多模态、更低部署门槛"三大方向快速演进。据行业报告显示，2024年上下文长度已成为模型核心竞争力指标，支持100K+上下文的模型商业化落地速度加快，多语言处理能力则成为全球化应用的关键门槛。与此同时，开源模型与闭源API的性能差距持续缩小，为企业级应用提供了更多自主可控的选择。

产品/模型亮点：GLM-4-9B-Chat作为GLM-4系列的开源版本，展现出三大核心优势：

首先是突破性的长上下文处理能力。该模型支持128K上下文长度（约25万字中文），并通过"Needle In A HayStack"压力测试验证了其在超长文本中的事实检索能力。

这张热力图清晰展示了GLM-4-9B-Chat在不同上下文长度和信息深度下的事实检索准确率。随着Token Limit增加和信息埋藏深度提高，模型仍能保持较高的检索Score，证明其在处理超长文档时的可靠性，这对法律合同分析、学术文献综述等场景至关重要。

其次是全面的多语言支持。模型新增日语、韩语、德语等26种语言能力，在M-MMLU（56.6 vs 49.6）、MGSM数学推理（65.3 vs 54.0）等多语言评测集上全面超越Llama-3-8B-Instruct，尤其在中文语境理解和专业领域表现突出。

最后是强大的工具调用与任务执行能力。在Berkeley函数调用排行榜中，GLM-4-9B-Chat以81.00的总体准确率接近GPT-4 Turbo（81.24），在执行摘要（84.40）和相关性评分（87.92）指标上甚至实现反超，为构建智能客服、数据分析助手等应用提供了坚实基础。

在综合性能方面，GLM-4-9B-Chat在MMLU（72.4）、C-Eval（75.6）等权威评测中表现优异，尤其数学能力显著提升，MATH数据集得分达50.6，远超同类开源模型。在LongBench长文本基准测试中，其性能更是超越了Claude 3 Opus等知名闭源模型。

该图表直观呈现了GLM-4系列在长文本理解任务上的领先地位。GLM-4-9B-Chat在LongBench-Chat评测中得分显著高于同类模型，尤其在需要深度理解和推理的长文档处理任务上表现突出，这为处理法律文件、医学报告等专业长文本提供了有力支持。

行业影响：GLM-4-9B-Chat的发布将加速大语言模型的产业化落地。对于中小企业和开发者而言，这一开源模型提供了免API调用成本、可本地部署的高性能选项；在垂直领域，其超长上下文和工具调用能力可直接应用于智能文档分析、代码辅助开发、多语言客服等场景；而对行业生态来说，该模型进一步缩小了开源与闭源模型的性能差距，推动AI技术民主化进程。

结论/前瞻：GLM-4-9B-Chat的推出标志着开源大语言模型在长上下文处理和多语言能力上达到新高度。随着128K上下文成为标准配置，企业级应用将迎来从"片段式交互"向"全文档理解"的转变。未来，结合已发布的GLM-4V-9B多模态模型，智谱AI正构建完整的模型生态，为多场景AI应用提供全方位支持。对于开发者和企业而言，现在正是探索这一高性能模型在垂直领域创新应用的最佳时机。

【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