2024年人工智能领域再迎技术突破，智谱AI正式发布GLM-4系列预训练模型的开源版本——GLM-4-9B。作为该系列的重要成员，GLM-4-9B及其对话优化版本GLM-4-9B-Chat在多项权威测评中展现出卓越性能，尤其在语义理解、数学推理、代码生成和知识图谱构建等核心能力上实现显著提升。值得关注的是，团队同步推出的GLM-4-9B-Chat-1M模型，将上下文处理能力推向新高度，支持长达100万tokens（约200万中文字符）的文本理解，为企业级长文档处理、智能客服知识库、法律卷宗分析等场景提供了强有力的技术支撑。
【免费下载链接】glm-4-9b-chat-1m项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-1m
在基础能力测评中，GLM-4-9B模型展现出全面的性能优势。该模型在涵盖语言理解、逻辑推理、数学运算和代码编写的多维度数据集测试中均取得优异成绩，其中人类偏好对齐版本GLM-4-9B-Chat更是通过优化的对话机制，实现了更自然、更符合人类交互习惯的智能对话体验。除基础对话功能外，研发团队还为模型植入了多项高级工具调用能力，包括实时网页浏览、代码在线执行、自定义函数调用（Function Call）等，使模型能够无缝对接外部系统，完成复杂任务闭环。
多语言支持能力的扩展成为本次发布的另一大亮点。GLM-4-9B系列模型突破性地实现26种语言的原生支持，覆盖日语、韩语、德语等主流语种，打破了以往大模型在跨语言理解上的局限性。这一特性使得模型能够轻松应对全球化业务场景，为跨境电商、国际学术交流、多语种内容创作等领域提供精准的语言服务。据智谱AI技术白皮书显示，该模型在多语言翻译任务中的BLEU评分较上一代产品提升18.7%，尤其在低资源语言处理上表现突出。
针对企业级应用中普遍存在的长文本处理痛点，GLM-4-9B-Chat-1M模型带来革命性解决方案。该模型支持100万tokens的上下文窗口，相当于同时处理200万中文字符的文档内容，这一能力使其能够完整理解整部《红楼梦》（约73万字）或1000页A4文档的全部信息。为验证其长文本处理可靠性，研发团队进行了严格的"大海捞针"实验，在超长文档中随机植入关键信息，测试模型的精准定位能力。
如上图所示，实验数据清晰展示了GLM-4-9B-Chat-1M在不同位置关键信息的提取准确率。当目标信息位于文档开头、中间和结尾等不同位置时，模型均保持95%以上的识别率，充分验证了其在超长上下文场景下的信息定位能力。这一技术突破为法律合同审查、医学文献分析等需要完整上下文理解的场景提供了可靠保障。
在专业长文本评测基准LongBench-Chat测试中，GLM-4-9B-Chat-1M同样表现抢眼。该评测包含摘要生成、问答系统、情感分析等8个长文本任务类型，全面考察模型的长距离依赖关系处理能力。
图表展示了GLM-4-9B-Chat-1M与当前主流开源大模型在LongBench-Chat基准上的综合得分对比。可以看到，本模型在总分上领先第二名12.3分，尤其在"多文档比较"和"长文档摘要"两个子任务上优势明显。这一评测结果证明，该模型不仅能"吃下"长文本，更能"消化"并提炼有价值的信息，为企业知识管理系统提供强大的智能处理能力。
为方便开发者快速部署应用，智谱AI已在GitCode平台开源GLM-4-9B-Chat-1M的完整模型仓库。开发者可通过简单的Git命令克隆仓库（仓库地址：https://gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-1m），获取模型权重、部署教程和示例代码。仓库中提供的Docker镜像支持一键部署，使企业能够在私有环境中快速搭建高性能的长文本处理服务，有效保障数据安全与隐私保护。
展望未来，GLM-4-9B-Chat-1M模型的开源将加速大模型技术在各行业的落地应用。随着上下文窗口的持续扩大和多模态能力的深度融合，下一代大模型有望实现"全文档理解+实时数据交互+多模态处理"的综合能力。对于企业用户而言，选择具备超长上下文处理能力的智能模型，不仅能够提升现有业务流程效率，更能开拓智能法律咨询、全自动报告生成、大规模知识库构建等创新应用场景。在人工智能技术快速迭代的今天，GLM-4-9B-Chat-1M的发布无疑为行业树立了新的技术标杆，推动大模型应用从通用对话向垂直领域深度解决方案迈进。
【免费下载链接】glm-4-9b-chat-1m项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b-chat-1m
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