一、GLM-4-Plus 簡介

智譜 GLM 團隊重磅發布了新一代基座大模型 ——GLM - 4 - Plus。作為智譜全自研 GLM 大模型的全新版本，GLM - 4 - Plus 充分彰顯了智譜 AI 在通用人工智能領域的深度耕耘，有力地推動了大模型技術的獨立自主創新。GLM - 4 - Plus 是對以往模型持續優化與創新的結晶。它巧妙地融合了先進的算法以及海量的數據，其目標是為用戶呈上更為智能、更為高效的語言處理服務。

二、GLM-4-Plus 的技術優勢

1. 卓越的語言能力

語言理解與指令遵循：GLM-4-Plus 在語言理解方面表現出色，能夠準確理解用戶輸入的各種復雜指令。無論是日常的交流、專業領域的問題，還是具有模糊性的表述，它都能迅速捕捉到關鍵信息，并給出準確的回應。這使得用戶在與模型交互時，能夠感受到流暢和自然的對話體驗。

長文本處理：在處理長文本時，GLM-4-Plus 展現出了強大的能力。它可以有效地分析長篇文章、書籍等內容，提取關鍵信息，總結主旨大意。與其他模型相比，它在長文本處理方面的性能得到了全面提升，能夠更好地應對大規模文本數據的處理需求。

語言文本能力與國際水平相當：GLM-4-Plus 的語言文本能力與國際先進水平的模型如 GPT4O 及具有一定參數量的 Llama3.1 相當。這意味著它在全球人工智能領域中具有較強的競爭力，能夠為用戶提供高質量的語言服務。

2. 多模態交互能力

從單一模態到多模態的跨越：智譜 AI 在模型發展過程中實現了從單一文字模態到多模態交互的重要突破。GLM-4-Plus 不僅能夠處理文本信息，還可以與圖像、視頻等非文本數據進行交互。這一能力的拓展為用戶帶來了全新的體驗，使其能夠在更廣泛的場景中應用。

圖像與視頻理解：搭配其圖像/視頻理解模型 GLM-4V-Plus，GLM-4-Plus 可以對圖像和視頻內容進行深入理解和分析。例如，它可以識別圖像中的物體、場景，理解視頻中的情節、動作等，并能夠根據用戶的需求對圖像或視頻內容進行準確的描述和解釋。這種多模態交互能力為多媒體內容的處理和分析提供了強大的工具。

3. 強大的推理能力

PPO 提升推理表現：GLM-4-Plus 利用 PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略優化）算法，有效提升了模型在推理方面的表現。它在處理數學、代碼算法題等復雜邏輯問題時，能夠更加準確地分析問題，找出解題思路，并給出正確的答案。

反映人類偏好：通過優化策略，GLM-4-Plus 能夠更好地反映人類偏好。這意味著它在生成回答時，會更加符合人類的思維方式和語言習慣，使得用戶更容易理解和接受其輸出結果。

三、GLM-4-Plus 的功能特點

1. 豐富的知識儲備

綜合知識與時事熱點：GLM-4-Plus 擁有豐富的知識儲備，涵蓋了各種領域的綜合知識以及時事熱點。無論是歷史、文化、科學、技術等方面的問題，還是當前社會熱點事件的分析，它都能提供詳細而準確的信息。例如，當用戶詢問關于某一歷史事件的背景和影響時，它可以從多個角度進行深入分析，展現出全面的歷史觀和深刻的洞察力。

深入的問題分析：對于一些復雜的問題，GLM-4-Plus 能夠進行深入的分析和探討。它不會僅僅停留在表面的回答，而是會挖掘問題的本質，提供有深度的見解。比如在探討一些社會現象時，它可以從經濟、文化、社會心理等多個層面進行剖析，幫助用戶更好地理解問題的根源和發展趨勢。

2. 準確的語言理解

中文語言特點與文化內涵：GLM-4-Plus 對中文的語言特點和文化內涵有著深刻的理解。它能夠準確把握中文的語法結構、詞匯含義以及語義關系，對于一些具有中文特色的表達方式，如成語、俗語、歇后語等，都能正確理解并運用。同時，它還能理解中文背后的文化內涵，在處理與中國文化相關的問題時，能夠給出符合文化背景的回答。

復雜語義的解讀：對于一些容易引起混淆或具有特殊語義的表述，GLM-4-Plus 能夠準確解讀。無論是反義、隱喻、象征等修辭手法，還是一些具有歧義的句子，它都能通過上下文分析和語義推理，理解用戶的真正意圖，并給出恰當的回答。例如，在解讀文學作品中的隱喻時，它可以結合作品的時代背景、作者的創作意圖等因素，深入剖析隱喻的含義和作用。

3. 代碼輔助能力

代碼理解與應用：GLM-4-Plus 在代碼理解與應用方面表現出色。它可以準確理解各種編程語言的代碼功能，無論是常見的Python、Java、C++等語言，還是一些較為小眾的編程語言。并且，它能夠根據用戶的需求編寫測試程序、查找并修復代碼中的 bug、自動續寫代碼等，為程序員提供了強大的輔助工具。

提高編程效率：對于程序員來說，GLM-4-Plus 可以大大提高編程效率。在開發過程中，遇到一些復雜的邏輯問題或代碼實現困難時，程序員可以向 GLM-4-Plus 尋求幫助，它可以提供思路和代碼示例，幫助程序員更快地解決問題。同時，它還可以對代碼進行優化和改進，提高代碼的質量和性能。

四、GLM-4-Plus 的應用場景

1. 智能客服

高效回答用戶咨詢：在企業中，GLM-4-Plus 可以作為智能客服的核心技術。它能夠快速準確地回答用戶的咨詢問題，無論是產品信息、售后服務還是常見問題解答，都能提供及時有效的幫助。通過自然語言處理技術，它可以理解用戶的問題意圖，從知識庫中提取相關信息，并以清晰明了的方式回答用戶。

提升客戶服務質量：智能客服的應用不僅可以提高服務效率，還能提升客戶服務質量。GLM-4-Plus 可以 24 小時不間斷地為用戶提供服務，避免了人工客服可能出現的等待時間過長、服務不及時等問題。同時，它的回答準確性和一致性也能夠提高用戶的滿意度，增強企業的競爭力。

2. 內容創作

文章寫作與文案創作：對于創作者來說，GLM-4-Plus 是一個得力的助手。它可以幫助創作者進行文章寫作、文案創作、故事編寫等。用戶只需提供主題或關鍵信息，GLM-4-Plus 就可以根據這些信息生成一篇結構完整、邏輯清晰的文章或文案。它還可以提供創意和靈感，幫助創作者突破思維局限，創作出更具吸引力的作品。

豐富創作素材：此外，GLM-4-Plus 還可以為創作者提供豐富的創作素材。它可以根據用戶的需求生成各種場景、人物、情節等內容，為創作者的創作提供更多的可能性。同時，它還可以對創作內容進行語法檢查、拼寫糾錯等，提高創作的質量和效率。

3. 教育輔助

學生學習助手：在教育領域，GLM-4-Plus 可以成為學生的學習助手。它可以幫助學生解答學習過程中遇到的問題，如數學題解答、語文閱讀理解分析、英語語法學習等。學生可以通過與 GLM-4-Plus 交互，獲得個性化的學習指導和建議，提高學習效果。

教師教學資源生成：對于教師來說，GLM-4-Plus 可以為他們提供教學資源的生成和教學方案的參考。它可以根據教學大綱和知識點，生成教學課件、練習題、測試題等教學資源，幫助教師減輕備課負擔。同時，它還可以根據學生的學習情況和反饋，為教師提供教學改進的建議和方法。

4. 智能辦公

文檔處理與數據分析：在辦公場景中，GLM-4-Plus 可以輔助辦公人員進行文檔處理和數據分析。它可以快速對長篇文檔進行總結歸納，提取關鍵信息，幫助辦公人員快速了解文檔的主要內容。同時，它還可以對數據進行分析和處理，生成報表、圖表等，為決策提供支持。

報告撰寫與郵件回復：GLM-4-Plus 還可以幫助辦公人員撰寫報告、郵件等內容。它可以根據用戶提供的信息和要求，生成格式規范、內容準確的報告和郵件。并且，它還可以對已有的報告和郵件進行修改和完善，提高辦公效率和工作質量。

五、GLM-4-Plus的快速使用

1、在線體驗

GLM-4-Plus在線體驗地址：??https://open.bigmodel.cn/console/trialcenter?modeCode=glm-4-plus??

2、本地使用

提前申請ZhipuAI的APIKey（??https://open.bigmodel.cn/??）

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 填寫您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-plus",  # 填寫需要調用的模型編碼
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一個樂于解答各種問題的助手，你的任務是為用戶提供專業、準確、有見地的建議。"},
        {"role": "user", "content": "農夫需要把狼、羊和白菜都帶過河，但每次只能帶一樣物品，而且狼和羊不能單獨相處，羊和白菜也不能單獨相處，問農夫該如何過河。"}
    ],
)
print(response.choices[0].message)

五、總結與展望

GLM-4-Plus 作為一款強大的基座大模型，以其卓越的技術優勢、豐富的功能特點和廣泛的應用場景，為人工智能的發展和應用帶來了新的機遇。它不僅在語言處理、多模態交互和推理能力等方面取得了顯著的進步，還為各個領域的用戶提供了高效、智能的服務。

本文轉載自 ??小兵的AI視界??，作者： 小兵