Smart Spectrum AI veröffentlicht Open-Source-GLM-Modellfamilie: MIT-Lizenzierung, Z.ai-Plattform und Hochgeschwindigkeits-Inferenzdienst enthüllt

In einem bemerkenswerten Schritt auf dem chinesischen Markt für große Modelle hat Wiseparation AI vor kurzem eine neue Reihe von GLM-Modellen für große Sprachen mit 32B- und 9B-Parametern veröffentlicht und sie unter der vollständig offenen MIT-Lizenz zur Verfügung gestellt. Die neue Modellfamilie umfasst Basis-, Inferenz- und ein innovatives "kontemplatives" Modell, die alle über die neu eingerichtete Z.ai Die Plattform kann kostenlos ausprobiert werden und ist gleichzeitig live auf der MaaS-Serviceplattform bigmodel.cn.

Der Schritt zeigt, dass Smart Spectrum AI versucht, seine Reichweite und Nutzerbasis auf dem hart umkämpften KI-Markt durch eine Kombination aus Open Source und kommerziellen Hochleistungsdiensten zu erweitern.

Open-Source-Modellierungsmatrix: von den Grundlagen bis zur Spitzenforschung

Den Kern dieses Open-Source-Projekts bilden die 9B- und 32B-Parameter-Skalenmodelle, die alle der MIT-Lizenzvereinbarung unterliegen. Dies bedeutet, dass Entwickler und Unternehmen diese Modelle für kommerzielle Zwecke nutzen und kostenlos weitergeben können, was die Schwelle für die Nutzung erheblich senkt und voraussichtlich breitere Anwendungen und Innovationen in der Gemeinschaft fördern wird.

Basismodell: GLM-4-32B-0414

Mit 32 Milliarden Parametern GLM-4-32B-0414 Basismodell, von dem behauptet wird, dass es in seiner Leistung mit den gängigen nationalen und internationalen Modellen mit einer viel größeren Anzahl von Parametern konkurrieren kann. Das Modell wurde anhand von 15T hochwertiger Daten vortrainiert, wobei insbesondere inferenzbasierte synthetische Daten einbezogen wurden. Die Nachtrainings-Phase konzentriert sich auf die Stärkung der Fähigkeiten der Befehlsverfolgung, der Codegenerierung und des Funktionsaufrufs durch Techniken wie den Abgleich menschlicher Präferenzen, Rejection Sampling und Reinforcement Learning.

Smart Spectrum AI hebt hervor, dass das Modell bei Aufgaben wie der Generierung von Konstruktionscode, der Generierung von Artefakten (einer interaktiven Methode zur Generierung von Ergebnissen), dem Aufruf von Funktionen und dem Schreiben von Berichten überragend ist, wobei einige Benchmarking-Metriken an Aufgaben wie die folgenden heranreichen oder diese sogar übertreffen GPT-4o im Gesang antworten DeepSeek-V3-0324(Parameter 671B) und andere Modelle.

Das Modell verbessert die Möglichkeiten der Codeverarbeitung und ermöglicht die Generierung von Single-File-Code mit komplexeren Strukturen.Z.ai Der Dialogmodus der Plattform verfügt über eine integrierte Vorschaufunktion, mit der die generierten HTML- und SVG-Ergebnisse direkt angezeigt werden können, was die Bewertung und Iteration erleichtert.

Beispielanforderung: Entwerfen Sie eine Benutzeroberfläche für eine mobile Plattform für maschinelles Lernen, die Trainingsaufgaben, Speicherverwaltung und persönliche Statistiken umfasst. Die persönliche Statistik-UI wird eine grafische Darstellung der Nutzung verschiedener Ressourcen durch den Benutzer im Laufe der Zeit zeigen. Verwenden Sie Tailwind CSS, um die Seite zu verschönern, indem Sie diese 3 mobilen UIs in eine einzige HTML-Seite kacheln.

Beispielaufforderung: Entwerfen Sie ein Zeichenbrett, das das Zeichnen von benutzerdefinierten Funktionen, das Hinzufügen und Entfernen von benutzerdefinierten Funktionen und das Zuweisen von Farben zu Funktionen unterstützt.

Beispiel-Aufforderung: Demonstrieren Sie einen LLM-Ausbildungsprozess mit svg.

Begründungsmodell: GLM-Z1-32B-0414

auf der Grundlage von GLM-4-32B-0414(math.) GattungGLM-Z1-32B-0414 Das Inferenzmodell ist durch Cold-Start- und erweiterte Reinforcement-Learning-Strategien tiefgreifend für mathematische, Code- und Logikaufgaben optimiert. Offizielle Daten zeigen, dass seine mathematischen und komplexen Problemlösungsfähigkeiten erheblich verbessert wurden, und die Leistung einiger Aufgaben kann mit der der 671B-Parameter verglichen werden. DeepSeek-R1 Vergleichbar. Die Leistung in Benchmarks wie AIME 24/25, LiveCodeBench, GPQA usw. bestätigt sein Potenzial für mathematische Schlussfolgerungen.

Leichte Option: GLM-Z1-9B-0414

Smart Spectrum AI hat auch ein kleines Modell mit 9B Parametern eingeführt. GLM-Z1-9B-0414. Trotz der geringen Anzahl von Parametern ist die Leistung bei mathematischen Schlussfolgerungen und allgemeinen Aufgaben gut und liegt an der Spitze der Open-Source-Modelle derselben Größe. Dies stellt eine Option für Szenarien dar, bei denen die Ressourcen begrenzt sind oder eine leichtgewichtige Bereitstellung mit Effizienz und Effektivität erforderlich ist.

Frontier Quest: GLM-Z1-Rumination-32B-0414 Kontemplative Modellierung

GLM-Z1-Rumination-32B-0414 Es ist als eine Erforschung der zukünftigen Form von AGI gedacht. Im Gegensatz zu traditionellen Denkmodellen ist das "kontemplative" Modell darauf ausgelegt, komplexe offene Probleme durch mehr Schritte des tiefen Denkens zu lösen. Sein Hauptmerkmal ist die Fähigkeit, Suchwerkzeuge zu integrieren, um Informationen während des Denkprozesses zu verarbeiten und regelbasierte Belohnungen zur Steuerung des Verstärkungslernens zu verwenden. Das Modell unterstützt eine "Fragen-Suchen-Analysieren-Vervollständigen"-Rechercheschleife und ist so konzipiert, dass es forschungsbasierte Schreib- und komplexe Abrufaufgaben verbessert. Dies ist die Fortsetzung der Erforschung der Modellarchitektur und der Leistungsgrenzen von Wisdom Spectrum AI.

MaaS-Plattform geht im Tandem in Betrieb: überzeugende Leistungs- und Preisstrategie

Zusätzlich zu den Open-Source-Modellen wurden die Basis- und Inferenzmodelle auch in die offene Plattform Smart Spectrum MaaS integriert (bigmodel.cn), die API-Dienste anbietet.

Das Basismodell bietet GLM-4-Air-250414 im Gesang antworten GLM-4-Flash-250414 Zwei Versionen, von denen die letzte völlig kostenlos ist, sollen die Nutzer zum Ausprobieren verlocken.

Das Inferenzmodell wird dann in drei Versionen für unterschiedliche Bedürfnisse unterteilt:

• GLM-Z1-AirX (Extreme Edition): Behauptet, eines der schnellsten kommerziellen Inferenzmodelle in China zu sein, mit einer Echtzeit-Inferenzgeschwindigkeit von bis zu 200 Token/Sekunde. Diese Geschwindigkeit hat einen erheblichen Vorteil in Szenarien, die Echtzeit-Interaktion oder die Verarbeitung einer großen Anzahl von Anfragen erfordern.
• GLM-Z1-Air (kostengünstige Version): sehr preisgünstig, offiziell zu einem Preis von nur DeepSeek-R1 1/30 der kostensensitiven, hochfrequenten Anrufszenarien.
• GLM-Z1-Flash (kostenlose Version): Dadurch wird die Hemmschwelle für die Nutzung weiter gesenkt und eine breitere Akzeptanz bei den Entwicklern gefördert.

Diese abgestufte Preisstrategie, kombiniert mit leistungsstarken kostenpflichtigen Optionen und kostenlosen Einführungsversionen, ist ein gängiges, aber effektives Mittel für große Modellanbieter, um Marktanteile zu gewinnen.

Entsprechende Modellpreisliste:

Neues interaktives Portal: Z.ai-Plattform gestartet

Smart Spectrum AI hat einen neuen Domainnamen eingeführt Z.aidas als interaktives Erlebnisportal für sein neuestes Modell dient. Wählen Sie .ai Der Domänenname selbst hat ein starkes Branding-Signal, ist prägnant und verweist direkt auf das Kerngeschäft.

zum gegenwärtigen Zeitpunkt Z.ai Die Plattform verfügt über drei Open-Source-Modelle, die die Nutzer online ausprobieren können:

• GLM-4-32B (Basismodell): Erleben Sie die Codegenerierung und die Artefakte-Funktionen.
• Z1-32B (Inferenzmodelle): Sie erhalten ein direktes Gefühl für Inferenzgeschwindigkeiten von bis zu 200 Token/Sekunde.
• Z1-Rumination-32B (Contemplative Modelling): Erkundung seiner tiefgreifenden Forschungs- und komplexen Aufgabenverarbeitungsfähigkeiten.

Insgesamt hat Smart Spectrum AI mit dieser Veröffentlichung sein umfassendes Layout in den Bereichen Modellentwicklung, Open-Source-Strategie und Kommerzialisierung unter Beweis gestellt. Im zunehmend überfüllten Markt für große KI-Modelle ist die Kombination aus starker technischer Stärke, flexiblen Open-Source-Protokollen und wettbewerbsfähigen Vermarktungslösungen der Schlüssel zur Konsolidierung der Marktposition und zur Gewinnung von Entwicklern und Unternehmensanwendern.