智谱 AI 推出的 GLM-4 大模型，在性能和功能上都实现了重大突破。这个模型在企业研发、内容创作、学术研究等多个领域都有出色表现，尤其是多模态交互和动态联网搜索技术，让它在众多大模型中脱颖而出。
? 企业研发：提升效率的得力助手
GLM-4 在企业研发中的应用非常广泛。它的代码生成能力十分强大，能根据用户输入自动生成可运行的代码，大大提高了开发效率。比如，用户输入 “用 HTML 模拟太阳系行星运动”，模型 3 秒就能生成代码，并自动预览效果。在数据分析方面，GLM-4 可以处理 Excel、PDF、PPT 等格式文件，进行复杂的计算和图表绘制。对于企业来说，这意味着可以快速分析大量数据，为决策提供有力支持。
GLM-4 的推理速度也非常快，GLM-Z1 推理模型的推理速度高达 200 Tokens / 秒，比常规模型快 8 倍，而运行成本仅为行业基准的 1/30。这对于需要大量数据处理和分析的企业来说，不仅节省了时间，还降低了成本。
? 内容创作：激发创意的灵感源泉
GLM-4 的多模态能力为内容创作带来了新的可能。它的文生图功能 CogView3 效果接近 OpenAI 的 DALL・E3，在对齐、保真、安全、组合布局等各个评测维度上，都达到了 DALL・E3 90% 以上的水平。用户可以通过简单的指令，引导 GLM-4 生成一系列连贯的故事化图像，为内容创作增添视觉元素。
GLM-4 还支持长文本生成。清华团队的研究表明，通过改进模型的训练数据和生成方法，GLM-4 可以生成长达 7800 字的内容，相比之前的模型有了显著提升。这对于需要创作长篇文章、报告的用户来说，是一个非常实用的功能。
? 学术研究：推动科研的创新引擎
在学术研究领域，GLM-4 也发挥着重要作用。它支持 128K 超长上下文，单次提示可处理 300 页文本，在 “大海捞针” 测试中能做到几乎 100% 的精准召回。这使得研究人员可以处理大量的文献资料，快速提取关键信息。
数之联算法团队利用 GLM-4 进行时序关系抽取的研究，构建了高质量的时序知识图谱数据集 Tem-DocRED，为时序知识图谱的发展提供了重要的数据基础和方法论支持。此外，智谱 AI 与高校合作的 CCF - 智谱大模型创新基金，也为学术研究提供了资金和技术支持，推动了大模型技术在学术领域的应用和发展。
? 多模态交互：开启智能交互新时代
GLM-4 的多模态交互能力是其一大亮点。它不仅支持文生图，还能进行图像识别和多模态理解。例如，用户上传一张图片，GLM-4 可以准确理解图片内容，并生成相关的文字描述。在处理复杂任务时，GLM-4 可以结合上下文，自动调用网页浏览、代码解释器等工具，完成从信息检索到结果生成的全流程。
多模态交互还体现在 GLM-4 对中文的支持上。在中文对齐能力方面，GLM-4 超过了 GPT-4 的部分版本，在专业能力、中文理解、角色扮演等方面表现出色。这对于中文用户来说，使用体验更加友好。
? 动态联网搜索：获取实时信息的利器
动态联网搜索技术是 GLM-4 的另一大优势。它能够自主规划检索任务、选择信息源，并与信息源交互，准确率达到 78.08，是 GPT-4 All Tools 的 116%。这意味着用户可以通过 GLM-4 获取最新的实时信息，而无需手动搜索。
在实际应用中，GLM-4 的动态联网搜索功能可以帮助用户快速了解行业动态、市场趋势等信息。例如，用户输入 “分析 2025 年 Q2 互联网大厂的 AI 动向”，GLM-4 能自动梳理技术热点、联网搜索数十个网页，整合 84 条信息源，生成逻辑清晰的长篇报告，并附引用来源确保可验证性。
总的来说，智谱 AI GLM-4 大模型在企业研发、内容创作、学术研究等全场景应用中都表现出色，多模态交互和动态联网搜索技术更是为其增色不少。随着技术的不断发展和完善，GLM-4 有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。
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