智谱发布新一代开源 AI 模型 GLM-4-32B-0414 系列，效果比肩 GPT 系列和 DeepSeek-V3 / R1
4 月 15 日消息，智谱昨日（4 月 14 日）发布博文，宣布推出新一代 GLM-4-32B-0414 系列模型，320 亿参数，效果比肩 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepSeek 的 V3 / R1 系列，且支持非常友好的本地部署特性。
该系列模型共有 GLM-4-32B-Base-0414、GLM-Z1-32B-0414、GLM-Z1-Rumination-32B-0414 和 GLM-Z1-9B-0414 四款模型。
GLM-4-32B-Base-0414
在预训练阶段，该模型采用 15T 高质量数据，其中包含大量推理类的合成数据，这为后续的强化学习扩展打下了基础。
在后训练阶段，除了针对对话场景进行了人类偏好对齐外，团队还通过拒绝采样和强化学习等技术强化了模型在指令遵循、工程代码、函数调用方面的效果，加强了智能体任务所需的原子能力。
GLM-4-32B-0414 在工程代码、Artifacts 生成、函数调用、搜索问答及报告等方面都取得了不错的效果，部分 Benchmark 甚至可以媲美更大规模的 GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等模型。
GLM-Z1-32B-0414
该模型是具有深度思考能力的推理模型，在 GLM-4-32B-0414 的基础上，通过冷启动和扩展强化学习，以及在数学、代码和逻辑等任务上对模型的进一步训练得到的。
相对于基础模型，GLM-Z1-32B-0414 显著提升了数理能力和解决复杂任务的能力。在训练的过程中，该团队还引入了基于堆栈排序反馈的通用强化学习，进一步增强了模型的通用能力。
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
该模型是具有沉思能力的深度推理模型（对标 Open AI 的 Deep Research）。
沉思模型通过更长时间的深度思考来解决更开放和复杂的问题（例如：撰写两个城市 AI 发展对比情况，以及未来的发展规划），结合搜索工具处理复杂任务，并经过利用多种规则型奖励来指导和扩展端到端强化学习训练得到。
GLM-Z1-9B-0414
这是一个开源 9B 小尺寸模型，在数学推理和通用任务中依然展现出极为优秀的能力，其整体表现已处于同尺寸开源模型中的领先水平。
测试结果
GLM-4 系列在多项基准测试中表现优异。例如，在 IFEval 指令遵循测试中得分 87.6；在 TAU-Bench 任务自动化测试中，零售场景得分 68.7，航空场景得分 51.2；在 SimpleQA 搜索增强问答测试中得分 88.1。
| 模型 | IFEval | BFCL-v3 (Overall) | BFCL-v3 (MultiTurn) | TAU-Bench (Retail) | TAU-Bench (Airline) | SimpleQA | HotpotQA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Max | 85.6 | 50.9 | 30.5 | 58.3 | 22.0 | 79.0 | 52.8 |
| GPT-4o-1120 | 81.9 | 69.6 | 41.0 | 62.8 | 46.0 | 82.8 | 63.9 |
| DeepSeek-V3-0324 | 83.4 | 66.2 | 35.8 | 60.7 | 32.4 | 82.6 | 54.6 |
| DeepSeek-R1 | 84.3 | 57.5 | 12.4 | 33.0 | 37.3 | 83.9 | 63.1 |
| GLM-4-32B-0414 | 87.6 | 69.6 | 41.5 | 68.7 | 51.2 | 88.1 | 63.8 |
代码修复方面，GLM-4 在 SWE-bench 测试中的成功率达 33.8%。采用 MIT 许可的 GLM-4 降低了计算成本，为研究和企业提供了高性能 AI 解决方案。
| 模型 | 框架 | SWE-bench Verified | SWE-bench Verified mini |
|---|---|---|---|
| GLM-4-32B-0414 | Moatless[1] | 33.8 | 38.0 |
| GLM-4-32B-0414 | Agentless[2] | 30.7 | 34.0 |
| GLM-4-32B-0414 | OpenHands[3] | 27.2 | 28.0 |
附上参考地址
GLM-4-0414 系列模型
THUDM Releases GLM 4: A 32B Parameter Model Competing Head-to-Head with GPT-4o and DeepSeek-V3
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