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    GLM 4 7 和 4 6,后台的速率限制并发砍成了1。 并发为1,意味着大多数API用例都无法使用了。 注意,这不是coding plan,是正常用户API付费调用。 更不用说智谱家的API本来输出稳定性就堪忧,断断续续,ttft首token延迟有时候需要10秒,平均输出速度20tps。
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    GLM之所以陷入了死循环,并不是因为代码能力不行,而是因为没有在训练时学习过该软件使用的科学知识。 而Gemini 3能三步解决问题,大概是因为训练时学习了相关的科学知识。
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    从数据运营和文本分析角度,我并没有使用130B,而是直接使用的基于GLM-130B千亿基座模型ChatGLM,先说结论:从可商业化落地B端NLP业务角度来说,ChatGLM是目前国内大模型中唯一可用的,也是目前唯一值得期待的可国产化代替chatgpt的模型。
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    GLM 还有两个改进点,一个是 打乱空白区域的预测顺序,另一个是 使用二维位置编码。 实验表明,GLM 在参数量和计算成本相同的情况下,能够在 SuperGLUE 基准测试中显著超越BERT,并且在使用相似规模的语料(158GB)预训练时,能够超越 RoBERTa 和 BART。
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    GLM-4 1V-9B-Thinking 是由智谱 AI 联合清华大学团队推出的多模态大模型,发布于 2025 年 7 月初。 该模型在继承 GLM 系列通用大模型能力的基础上,进一步强化了视觉理解和复杂推理能力,标志着中国在视觉语言模型(VLM)领域的自主创新达到了新的高度。
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    什么情况下可以用GLM,什么情况下必须用GLMM呢 说下自己的理解,权当抛砖引玉。 首先,题主问题有误,GLM一般是指 generalized linear model ,也就是广义线性模型;而非 general linear model,也就是一般线性模型;而GLMM (generalized linear mixed model)是广义线性混合模型。 广义线性模型GLM很简单,举个例子





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