GLM-4最新开源版本硬核测评！Datawhale成员万字测评（一）

文章主旨：

GLM-4-9B 是一款性能优秀且成本较低的小模型，特别适合长文本任务和多语言处理，具有广泛的应用潜力。

关键要点：

• GLM-4-9B 支持超长上下文（120k tokens）和长输出（8192 tokens），在长文本任务上表现强悍。
• 与更大体量的模型相比，GLM-4-9B 在指令遵循、多语言能力及逻辑表现上不输，并且具备更低的部署成本和高效的推理速度。
• 测试显示 GLM-4-9B 能稳定处理复杂任务，例如论文爬取、内容提取和格式化输出，且严格遵循 JSON 格式。
• GLM-4-9B 在长文本任务中表现优异，适用于智能客服、实时文本分析、个性化推荐系统等场景。
• 相较于更大模型，GLM-4-9B 更易于微调，适合落地场景的应用。

内容结构：

1. 引言

介绍 GLM-4-9B 的技术特点，包括长上下文支持、长输出长度，以及其在长文本任务中的优势。

2. 模型性能测试

通过多个实验对比 GLM-4-9B 和其他模型的表现，涵盖复杂任务（如论文爬取、信息提取、总结）的测试结果。

• 实验结果显示 GLM-4-9B 在翻译质量、内容丰富度以及格式遵循上表现优异，与更大体量模型相媲美。
• 在 50k+ 长文本测试中，GLM-4-9B 能完成绝大多数任务，但在极端条件下出现部分格式问题。

3. 实际应用场景

分析 GLM-4-9B 的潜在应用领域，例如：

• 智能客服与聊天机器人：理解长文本上下文并保持用户历史偏好记忆。
• 实时文本分析：高效处理社交媒体、新闻等大规模文本数据。
• 个性化推荐系统：基于长期行为数据生成精准推荐。

4. 未来展望

GLM-4-9B 的优势包括部署成本低、推理速度快、易于微调，适合广泛落地应用，特别是需要高效文本处理的领域。

文章总结：

GLM-4-9B 以其强大的长文本处理能力、高效部署特点成为小模型领域的重要突破，适合多种实用场景的落地应用。

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文章来源：

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