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近日消息，GLM技术社群在2023年3月14日的ChatGLM-6B开源举动收获了业界的广泛关注与高度赞誉，紧接着ChatGLM3-6B的发布再次激发了开发者社群的热情。
历经近半年的深入研发与创新，GLM技术团队不负众望，终于揭晓了其备受期待的第四代力作——GLM-4-9B模型，标志着GLM系列开源模型踏入了一个全新的发展阶段。
GLM-4-9B 在预训练方面引入了大语言模型进行数据筛选，获得了10T 高质量多语言数据，数据量是 ChatGLM3-6B 的3倍以上。同时，采用了 FP8技术进行高效的预训练，训练效率提高了3.5倍。在有限显存的情况下，探索了性能极限，发现6B 模型性能有限。考虑到大多数用户的显存大小，将模型规模提升至9B，并将预训练计算量增加了5倍。
GLM-4-9B 模型具备更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等能力。包括基础版本 GLM-4-9B（8K）、对话版本 GLM-4-9B-Chat（128K）、超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M（1M）和多模态版本 GLM-4V-9B-Chat（8K）。
GLM-4-9B 的能力包括：
1. 基础能力：模型中英文综合性能比 ChatGLM3-6B 提升了40%；
2. 长文本能力：上下文从128K 扩展到1M tokens，相当于2本红楼梦或125篇论文的长度；
3. 多语言能力：支持26种语言，词表大小扩充到150k，编码效率提高30%；
4. Function Call 能力：在 Berkeley Function-Calling Leaderboard 上表现优秀；
5. All Tools 能力：模型可以使用外部工具完成任务；
6. 多模态能力：首次推出多模态模型，性能显著。
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