chatglm3-6b-base

多语言支持的高性能开源基础语言模型

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ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。

chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景

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ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型，基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中，ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放，登记后可免费商用，为自然语言处理领域提供了强大工具。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

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ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署

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该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具，拥有 62 亿参数，通过量化技术实现低显存要求，适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能，具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率，研究者可完全开放使用，而商用需要填问卷。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

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ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型

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ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

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GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型

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ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。

glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型

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GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。

openchat-3.6-8b-20240522 - 基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

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OpenChat-3.6-8b-20240522是基于Llama 3架构开发的8B参数规模语言模型。模型采用混合质量数据训练方法，支持8192个上下文长度，可通过OpenChat包或OpenAI兼容API部署。适用场景包括代码开发、对话交互等通用任务，在基准测试中显示出相对同规模模型的性能优势。模型在复杂推理、数学运算等方面存在一定局限，且可能出现信息幻觉现象。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

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VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

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