1月16日消息，智譜AI今天發布全自研第四代基座大模型GLM-4，性能相比前一代GLM-3提升60%、中文能力比肩GPT-4。

　　智譜AI CEO張鵬介紹，GLM-4的整體性能相比上一代大幅提升，逼近GPT-4。它可以支持更長的上下文，具備更強的多模態能力。同時，它的推理速度更快，支持更高的并發，大大降低推理成本。

　　除此之外，GLM-4大幅提升了智能體能力，GLM-4 All Tools 實現自主根據用戶意圖，自動理解、規劃復雜指令，自由調用網頁瀏覽器、Code Interpreter代碼解釋器和多模態文生圖大模型以完成復雜任務。GLMs 個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單的提示詞指令就能創建屬于自己的 GLM 智能體。

　　中文能力比肩GPT-4

　　在基礎能力方面，GLM-4在各項評測集上的最終得分如下：

　　MMLU：81.5，達到GPT-4的94%水平;

　　GSM8K：87.6 ，達到GPT-4的95%水平;

　　MATH ：47.9，達到GPT-4的91%水平;

　　BBH ：82.3，達到GPT-4的99%水平;

　　HellaSwag ：85.4，達到GPT-4 的90%水平;

　　HumanEval：72，達到GPT-4的100%水平。

　　指令跟隨能力方面， GLM-4在IFEval Prompt提示詞跟隨中文方面達到和GPT-4的88%水平，指令跟隨(中文)方面達到 90%水平。

　　對齊能力上，基于AlignBench數據集，GLM-4超過了GPT-4的6月13日版本，逼近GPT-4最新11月6日版本的效果。GLM-4在中文推理、邏輯推理方面的能力，還有待進一步提升。

　　GLM-4可以支持128k的上下文窗口長度，單次提示詞可以處理的文本可以達到300頁。同時，在needle test(大海撈針)測試中，128K文本長度內GLM-4 模型均可做到幾乎100%的精度召回，并未出現長上下文全局信息因為失焦而導致的精度下降問題。

　　同時，多模態能力方面，GLM-4在文生圖(CogView3)和多模態理解都得到了增強。CogView3效果超過開源最佳的Stable Diffusion XL，逼近DALLE•3。

　　此外，GLM-4的All Tools能力全新發布。

　　GLM-4實現了自主根據用戶意圖，自動理解、規劃復雜指令，自由調用網頁瀏覽器、Code Interpreter代碼解釋器和文生圖CogView3模型。

　　同時，GLM-4 通過代碼解釋器，會自動調用代碼解釋器進行復雜的方程或者微積分求解。對比GSM8K、Math以及Math23K三個數據集上的結果，GLM-4 All Tools取得和GPT-4 All Tools相當的效果。

　　GLM-4的All Tools能力完全自動，而且可以處理各種任務，比如包括文件處理、數據分析、圖表繪制等復雜任務，支持處理 Excel、PDF、PPT 等格式的文件。

　　GLMs上線 大模型開源基金共建生態

　　GLMs個性化智能體定制能力也同步上線。

　　基于GLM-4模型的強大能力，張鵬介紹介紹，用戶只要登錄智譜清言官方網站，用簡單的提示詞指令就能創建屬于自己的GLM智能體。

　　用戶可以通過全新上線的智能體中心分享自己創建的各種智能體。GLM模型智能體的推出標志著任何人都能夠自由運用GLM-4模型并挖掘它的潛力，沒有任何編程基礎也能夠實現大模型的便捷開發。這是智譜AI為降低大模型使用門檻所做的最新努力。

　　此前，智譜AI分別聯合CCF中國計算機學會、中國中文信息學會社會媒體處理專委會發起了CCF-智譜大模型基金、SMP-智譜大模型交叉學科基金，用于支持大模型理論、算法、模型、應用等相關研究和跨領域交叉創新。去年兩支基金為來自全國三十余所高校參與的41個研究項目累計提供了超1000萬元現金和算力資源的科研支持。

　　2024年智譜AI也將發起開源開放的大模型開源基金。