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GLM-4-32B-0414

简介

GLM家族迎来新成员——GLM-4-32B-0414系列模型，参数规模达320亿。其性能与OpenAI的GPT系列、DeepSeek的V3/R1系列相当，同时支持非常友好的本地部署特性。GLM-4-32B-Base-0414基于15T高质量数据（含大量推理型合成数据）进行预训练，为后续强化学习扩展奠定基础。在后训练阶段，我们针对对话场景进行了人类偏好对齐，并采用拒绝采样、强化学习等技术，增强模型在指令跟随、工程代码、函数调用等方面的表现，从而强化智能体任务所需的原子能力。GLM-4-32B-0414在工程代码、Artifact生成、函数调用、搜索问答、报告生成等场景均取得良好效果。特别是在代码生成或特定问答任务等若干基准测试中，GLM-4-32B-Base-0414与GPT-4o、DeepSeek-V3-0324(671B)等更大规模模型表现相当。

GLM-Z1-32B-0414是具有深度思考能力的推理模型。该模型基于GLM-4-32B-0414通过冷启动、扩展强化学习，在数学、代码、逻辑等任务上进一步训练得到。相比基础模型，GLM-Z1-32B-0414显著提升数学能力与复杂任务解决能力。训练过程中我们还引入基于成对排序反馈的通用强化学习，增强模型通用能力。

GLM-Z1-Rumination-32B-0414是具有反刍能力的深度推理模型（对标OpenAI的深度研究）。与典型深度思考模型不同，反刍模型能够进行更深更长的思考来解决更开放复杂的任务（例如撰写两座城市AI发展对比分析及未来发展规划）。Z1-Rumination通过扩展端到端强化学习（响应按标准答案或评分标准分级）训练得到，可在深度思考过程中使用搜索工具处理复杂任务。该模型在研究式写作和复杂任务上提升显著。

最后，GLM-Z1-9B-0414是个惊喜。我们运用前文所有技术训练出小模型(9B)。GLM-Z1-9B-0414在数学推理和通用任务上展现出优秀能力，其综合表现在同规模开源模型中名列前茅。特别在资源受限场景下，该模型在效率与效果间取得绝佳平衡，为追求轻量部署的用户提供强力选择。

能力展示

动画生成

网页设计

GLM-4-32B-0414	GLM-4-32B-0414
设计支持自定义函数绘制的画板，允许添加删除自定义函数，并为函数分配颜色	为移动端机器学习平台设计UI，需包含训练任务、存储管理、个人统计三个界面。个人统计界面需用图表展示用户某段时间内的资源使用情况。使用Tailwind CSS设计页面样式，并将这3个移动端界面平铺在单个HTML页面上展示

SVG生成

GLM-4-32B-0414	GLM-4-32B-0414
用SVG绘制烟雨江南场景	用SVG图解大语言模型训练过程

搜索写作

对于搜索写作任务，我们使用以下系统提示词让模型根据搜索结果作答：

请根据所给搜索返回结果对用户问题进行作答。

## 注意
1. 充分利用和整理收集到的信息，而不是简单的复制粘贴，生成符合用户要求且有深度的专业答案。
2. 所提供信息充分的情况下，你的回答需尽可能延长，从用户意图角度出发，提供具有足够信息量和多角度的回复。
3. 另外，并非所有的搜索结果都与用户问题密切相关，请仔细的甄别、筛选和利用。
4. 客观类问答的答案通常非常简短，你可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。
5. 请确保你的回复格式美观、可读性强。对于多实体对比或列举，善用列表格式来帮助用户更好的理解信息。
6. 除非用户要求，否则你回答的语言请于用户提问语言保持一致。
7. 在适当情况下在句子末尾使用例如:【0†source】的格式引用搜索结果。

使用时可通过RAG或WebSearch等方式获取搜索结果，并包装在observation中，例如：

[
    {
        "role": "user",
        "content": "探索儿童文学的普遍特征，重点关注其叙事手法和主题倾向。包括叙事手法：儿童文学中常见的叙事方式如第一人称、第三人称、全知叙述和互动叙述及其对年轻读者的影响。包括主题倾向：儿童文学中反复出现的主题如成长、冒险、友谊和家庭，分析这些主题如何影响儿童的认知和情感发展。此外还应考虑其他普遍特征如拟人化、重复语言、象征与隐喻的使用以及教育意义。请基于学术研究、儿童文学经典案例和专家观点提供详细分析报告。"
    },
    {
        "role": "observation",
        "content": "【{id}†{title}†{url}】\n{content}"
    },
    ...
]

针对上述提示词，我们使用内部或外部搜索模型获取搜索结果。使用上文所示格式，可生成如下分析报告：