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智谱模型矩阵全面覆盖语言、多模态、代码等全模态
GLM-4.6：能力全面的旗舰大模型
GLM-4.6：核心升级点
GLM-4.5上线后，反响热烈，但对于编程任务，输入长128K的context长度在复杂任务上明显不够用。
兼顾老客户的使用体验，同时保持模型理科和文科能力，满足不同客户的需求。
Coding场景是当前AI大模型真正帮助人类提效、并且可落地的场景，也是验证大模型能力的重点维度。
出海业务需要，翻译客户的需求，并针对日韩西法俄做了专门增强。
GLM-4.6能力获得全球认可
GLM-4.6：编程能力媲美Claude Sonnet 4GLM- 4.6 相较 GLM- 4.5 提升明显，略优于 Claude Sonnet4（48.6%的胜率），同时明显优于其他对比模型。从token消耗来看，GLM- 4.6 完成任务消耗的token比 GLM- 4.5 减少了约 15%，在性能和效率方面均有所提升。
模型热度榜全球第一，在全球权威榜单4.6刷新GLM最好成绩
GLM-4.6/4.5系列模型特点：智能、性能、全面
GLM-4.5V：开源多模态SOTA，刷新多个榜单数据GLM-4.5V 基于智谱新一代旗舰 GLM-4.5-Air，延续 GLM-4.1V-Thinking 技术路线进行选代升级，在 41个公开视觉多模态榜单中综合效果达到同级别开源模型 SOTA 性能，涵盖图像、视频、文档理解及 GUI任务等常见任务。
深度思考对复杂视觉和逻辑推理问题有更好的效果，提升多模态综合推理智能的上限。
长上下文窗口：context window扩展到64K，可支持长视频/长文档理解、前端页面代码生成、GUlAgent等依赖长上下文信息的复杂任务;
混合推理模式：可根据具体场景和需求在thinking和nonthinking模式之间灵活切换。
GLM-4.5V：压缩多模态世界知识，打通视觉信息场景作为GLM-4.1V-Thinking的升级版，在各类基准测试中达到同级别开源VLM的最佳水平（SOTA）;以106B的总参数量和12B激活参数量，综合性能超越具有三倍参数量的业界领先模型。作为通用基座型，GLM-4.5V具备执行各项视觉语言任务的能力。
全新升级，性能表现显著提升的同时计算成本更低。
GLM-Realtime：首个具备清唱能力的端到端实时音视频模型全新发布的端到端模型GLM-Realtime，实现了低延迟的视频理解与语音交互:该模型融入了清唱功能，并支持长达2分钟的记忆及Function Call功能。
近乎实时的交流体验
清唱功能
前所未有的趣味性
更拟人，更懂你
Function call
更广阔的应用前景
CogView-4：图像生成效果达国际领先水平
CogVideoX-3：支持4K、10秒、60帧的超高清视频生成模型升级版 CogVideoX-2 在图像质量、人物面部细节、美学表现、运动合理性、复杂提示词语义理解、中文文字理解方面能力显著增强
支持文本生成视频、图片生成视频，可广泛应用于广告制作、电影剪辑、短视频制作等场景。
AI 搜索：大模型 “外脑” 打通高价值场景最后一公里覆盖基础检索、问答增强、搜索智能体三大服务，基于统一API接口集成自研引擎及第三方服务，提供从原始网页数据抓取、搜索结果与LLM生成融合、到多轮对话上下文管理的全链路能力，助力开发者以更低成本构建可信、实时、可溯源的AI应用。
一把手工程引领大模型应用落地
以TPMF为指导，构建多维度场景评估体系AI时代下“系统”将更加复杂、技术选型更加多样，因此企业级大模型应用场景的探索需要“深思熟虑，雷厉风行”的态度。
结合行业know-how匹配适合的场景，并快速验证行业专属
行业通用
Maas 平台：助力企业从模型走向应用，已拥有超110万用户
Maas - 模型训练平台
可以对模型进行全面调整，使其更好地适应新任务
在有足够数据和计算资源的情况下，更可能达到最优性能
LORA 微调：通过在模型的现有权重矩阵中添加低秩矩阵来调整模型，可以在增加少量计算负担的情况下有效调整模型
只需要添加少量参数，参数效率更高
资源利用少且训练周期短
Step 2 创建微调任务：可选择 LORA 和全参数微调方式，支持训练轮数、最大文本长度等参数配置
Step 3 部署微调模型：LORA 微调模型可直接调用，全参微调模型将部署到私有云服务器
MaaS -智能体应用开发平台支持零代码构建AI应用，推动业务全面智能化升级
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