智谱发布 GLM-ASR(闭源)与开源 1.5B GLM-ASR-Nano-2512:针对中文与方言场景的语音识别尝试
就在刚才,智谱推出了两个语音识别模型:闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同,这次聚焦的是语音转文字(ASR)任务,尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。
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就在刚才,智谱推出了两个语音识别模型:闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同,这次聚焦的是语音转文字(ASR)任务,尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。
智谱AI刚刚开源了新一代视觉-语言模型(Vision-Language Model, VLM)——GLM-4.5V。该模型基于其旗舰文本基础模型GLM-4.5-Air(总参数量1060亿,激活参数量120亿),延续GLM-4.1V-Thinking的技术路线,在42项公开视觉多模态基准测试中,在同规模模型中实现领先性能。GLM-4.5V面向图像、视频、文档理解以及GUI任务等常见多模态场景,采用Mixture-of-Experts(MoE)架构,并保持开源。
7月28日,智谱AI(Zhipu AI)向开源社区投下了一枚重磅炸弹,正式发布了其最新的旗舰模型系列:GLM-4.5。该系列包含两个新成员——GLM-4.5和GLM-4.5-Air,两者均以开源权重形式提供。官方技术报告详细阐述了其设计理念、技术细节以及在多项基准测试中的表现。本次发布的核心目标是打造一个能够统一推理、代码和Agent智能体能力的模型,以应对日益复杂的AI应用需求。本文将深入解析这份官方报告,剖析其核心技术、性能表现,并探讨其在当前大模型竞争格局中的战略定位。
GLM-4.1V-Thinking是智谱AI(Zhipu AI)与清华大学KEG实验室联合推出的多模态推理大模型。这款模型并非简单的版本迭代,而是通过一个以“推理为中心”的全新训练框架,旨在将多模态模型的能力从基础的视觉感知,推向更复杂的逻辑推理和问题解决层面。多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B。
GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,全称General Language Model,最早由清华大学KEG小组再2021年发布。这个基座模型也是著名的开源国产大模型ChatGLM系列的基座模型。本次发布的第四代GLM4的能力相比此前的基座模型提升了60%,已经与世界最强模型Gemini Ultra和GPT-4接近!
ChatGLM系列是智谱AI发布的一系列大语言模型,因为其优秀的性能和良好的开源协议,在国产大模型和全球大模型领域都有很高的知名度。今天,智谱AI开源其第三代基座大语言模型ChatGLM3-6B,官方说明该模型的性能较前一代大幅提升,是10B以下最强基础大模型!
编程大模型是大语言模型的一个非常重要的应用。刚刚,清华大学系创业企业智谱AI开源了最新的一个编程大模型,CodeGeeX2-6B。这是基于ChatGLM2-6B微调的针对编程领域的大模型。
在七月初,ChatGLM-6B免费商用之后,ChatGLM2-6B宣布免费商用了!
ChatGLM-6B是国产开源大模型领域最强大的的大语言模型。因其优秀的效果和较低的资源占用在国内引起了很多的关注。2023年6月25日,清华大学KEG和数据挖掘小组(THUDM)发布了第二代ChatGLM2-6B。
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
今天,THUDM开源了ChatGLM-6B的多模态升级版模型VisualGLM-6B。这是一个多模态对话语言模型,支持图像、中文和英文。VisualGLM-6B的特别之处在于它能够整合视觉和语言信息。可以用来理解图片,解析图片内容。