GLM-4 模型
智谱AI（Zhipu AI）推出的旗舰级大语言模型（LLM）系列的最新成员，GLM-4代表了其在通用人工智能（AGI）道路上的重要进展。相较于前代（如GLM-3），GLM-4在模型基础能力、上下文理解、推理能力、多模态支持、AI Agent（智能体）构建以及个性化应用等方面都有显著提升。
一 基础能力跃升
（1）更强的预训练基础：GLM-4拥有更大规模和更高质量的预训练数据，覆盖更广泛的领域（包括科学、技术、工程、数学、人文社科等）和更新的知识（截至时间点较新）。采用了更先进的训练技术和模型架构优化。模型在自然语言理解、生成、知识掌握、逻辑推理等核心LLM能力上有了显著提升，在各类标准基准测试中的表现优于GLM-3及许多同期的竞争模型。
（2）超长上下文窗口：GLM-4具备128K tokens级别的超长上下文窗口，可以处理非常长的文档、书籍、代码库、聊天记录等，在复杂任务（如长文总结、跨文档问答、代码项目分析）中能保持更好的连贯性和信息一致性。对构建需要长期记忆或大量参考资料的智能体至关重要，大幅减少了以往因上下文长度限制导致的“遗忘”问题。
（3）显著提升的理解与推理能力： 能更好地理解并解析带有复杂逻辑结构、专业术语、反讽/隐喻的长文本。在数理逻辑、常识推理、多步骤推理任务上表现更强，更接近人类水平。能够理解如何以及何时使用外部工具（如搜索引擎、计算器、API调用）来解决超出纯文本生成范围的问题，这是迈向智能体（Agent）的关键一步。
二 全面的多模态能力
（1）GLM-4V (Vision)：GLM-4具备强大的图文理解与生成能力，这个能力通常由其专门的视觉多模态模型版本 GLM-4V 提供。
（2）文生图协同：GLM-4可以作为“提示词工程师”，生成非常高质量、细节丰富的提示词描述，发送给专门的文生图模型（如智谱自己的CogView或其他模型），从而创作出高度符合文字描述的图像。
与前代的区别：
| 特性 | GLM-3 | GLM-4 | 提升点 |
|---|---|---|---|
| 核心模型能力 | 已很强，但限于当时技术和数据 | 显著提升 (预训练、架构优化如MoE) | 理解、生成、知识、推理全方位进步 |
| 上下文窗口 | 相对较短 (通常32K为主流) | 128K tokens | 能处理长文档、复杂对话历史，减轻遗忘 |
| 多模态支持 | 有GLM-3V，能力相对基础 | GLM-4V能力大幅增强（复杂图文推理、文档理解） | 图文理解深度和广度大幅提升 |
| AI Agent能力 | 初步支持工具调用（Function Calling） | 核心突破：强大规划/工具调用/协作/就绪 | 成为构建自动执行复杂任务的智能体的核心大脑 |
| 记忆力与个性化 | 支持API调用知识库 | 能力更强，支持精细微调 | 更精准定制的知识输出和行为模式 |
| 开发与应用 | 提供API、有开源模型(GLM-3-6B) | 生态更全：开源模型(GLMs-9B-MoE)、AgentCloud平台 | 开发者工具更完善，开箱即用的智能体解决方案 |
| 性能效率 | 主流LLM性能 | MoE效率优势显著（尤其GLM-4-9B-MoE），同等效果下计算成本更低 | 性价比高，易部署 |
三 核心优势场景
需要处理大量复杂信息/超长文本的场景： 法律、金融、咨询、市场研究。
强调自动化执行复杂任务的场景： 智能客服升级、企业流程自动化（RPA演进）、研究分析自动化。
需要深度结合图文信息的场景： 内容审核、设计评估、文档智能化管理、教育科研。
需要强大基础能力且追求效率的场景： 轻量级部署（GLM-4-9B/MoE）、垂直领域模型定制。
四 总结
GLM-4 是一个强大的、面向未来的基础大语言模型和AI智能体引擎。一句话理解GLM-4：它不仅仅是一个更“聪明”的聊天机器人，更是一个能连接现实世界工具、理解图文信息、制定计划、解决问题、并可被高度定制化的AI智能体大脑或核心引擎。