GLM-4-7B-플래시
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GLM-4-7B-Flash는 GLM-4 시리즈를 기반으로 Zhipu AI가 출시한 효율적인 이중 언어 대형 언어 모델입니다. 매우 낮은 추론 지연 시간, 우수한 중국어 기능 및 Apache 2.0 오픈 소스 프로토콜이 특징입니다. 높은 동시성 시나리오에서 중국 AI 애플리케이션 배포에 적합한
GLM-4-7B-플래시
GLM-4-7B-Flash의 핵심 매개변수 및 통계
GLM-4-7B-Flash는 GLM-4 베이스 증류를 기반으로 Zhipu AI에 의해 최적화된 효율적인 이중 언어 대형 모델입니다. 낮은 대기 시간과 높은 처리량을 갖춘 온라인 추론 시나리오를 위해 특별히 설계되었습니다. 국내 오픈소스 진영에 속하는 
DeepSeek, Qwen과 비교했을 때, GLM-4-7B-Flash의 핵심적인 차이점은 매개변수 규모의 한계를 추구하는 플래그십 모델은 아니지만, "7B급 대형 모델에 가까운 중국어 이해력 달성 + "매우 빠른 추론" 국내 오픈소스 모델의 '가벼우면서도 효율적인 추론'이라는 틈새시장을 채우는 것이 디자인 목표입니다.
| 치수 | 주요 사실 |
|---|---|
| 모델 포지셔닝 | 지연 시간이 짧은 온라인 추론 시나리오를 지향하는 효율적인 이중 언어 대화 모델 |
| 매개변수 규모 | 7B(약 70억 개의 매개변수) |
| 컨텍스트 창 | 128K 토큰 |
| 핵심 아키텍처 | GLM-4 베이스 + 플래시 어텐션 추론 최적화 |
| 오픈소스 계약 | Apache 2.0(가중 오픈 소스) |
| 출시 소스 | THUDM(칭화대학교 지식공학연구소)/Zhipu AI |
| 추론 양식 | 표준 대화 및 흐름 생성 지원 |
| 기능의 경계 | 중국어 대화, 코드 생성, 함수 호출, 구조화된 출력, 번역 요약 |
| 모델 가중치 | Hugging Face / Zhipu AI 오픈 소스 플랫폼 |
매개변수 해석: GLM-4-7B-Flash의 "Flash" 접미사는 핵심 판매 포인트 추론 속도를 직접적으로 나타냅니다. Attention 계산의 하드웨어 수준 최적화는 Flash Attention 기술을 통해 수행됩니다. 이 기술은 7B 매개변수 수준을 유지하면서 TTFT(첫 번째 단어 지연) 및 종단 간 추론 시간을 크게 줄입니다. 동일한 비디오 메모리 예산(단일 RTX 4090/A100 80G 완전히 배포 가능)에서 플래시 버전의 추론 처리량은 표준 GLM-4-9B의 추론 처리량의 2~3배가 될 수 있습니다. 따라서 중국 시나리오에서 빈번한 상호 작용(예: 고객 서비스, 실시간 번역, 콘텐츠 검토 지원)이 필요한 애플리케이션에 대한 비용 효과적인 기본 선택이 됩니다.
성능 및 처리량 참고: Zhipu AI는 API 수준에서 GLM-4-7B-Flash의 정확한 TTFT(첫 번째 단어 지연) 및 TPM/RPM(분당 토큰/요청) 주파수 제어 값을 공개하지 않았습니다. 실제 커뮤니티 배포 측정에 따르면 단일 카드 A100-80G에서 배치 크기=1일 때 첫 번째 단어 지연은 약 50-150ms(입력 길이에 따라 다름)이고 추론 처리량은 약 1500-2500 토큰/초에 도달할 수 있습니다(플래시 최적화가 켜진 후). 정확한 성능은 추론 프레임워크(vLLM/TGI/llama.cpp), 하드웨어 모델, 양자화 정확도(FP16/INT8/INT4) 및 동시성 수에 영향을 받으며 실제 배포 테스트를 거칩니다.
GLM-4-7B-Flash의 사용자 및 시장 인지도
GLM-4-7B-Flash의 시장 인지도는 Zhipu AI의 전체 브랜드 및 GLM 시리즈의 오픈 소스 생태계와 밀접하게 연결되어 있습니다.
오픈 소스 커뮤니티: GLM 시리즈는 오랫동안 Hugging Face에서 가장 많이 다운로드된 중국 모델 중 하나였습니다. ChatGLM-6B는 2023년 3월에 출시되었습니다. 중국에서 가장 먼저 인기 있는 오픈소스 대화 모델 중 하나입니다. 한때 중국 개발자가 대형 모델 미세 조정 및 민영화 배포를 탐색하는 첫 번째 선택이 되었습니다. GLM-4 시리즈의 경량 최적화 변형인 GLM-4-7B-Flash는 Hugging Face에서 안정적인 일일 평균 다운로드 볼륨을 유지하며 중국 RAG 시스템 및 수직 필드 대화 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
엔터프라이즈 채택: Zhipu AI의 기업 고객은 금융(은행 지능형 고객 서비스 시나리오), 교육(AI 코칭), 정부 업무(공문서 지원) 등 다양한 산업을 포괄합니다. GLM-4-7B-Flash는 짧은 대기 시간으로 인해 실시간 응답(예: 온라인 고객 서비스, 실시간 요약)이 필요한 비즈니스 시나리오의 추론 기반으로 일부 회사에서 선택됩니다.
커뮤니티 비교 볼륨: 기술 전문가 커뮤니티에서 DeepSeek의 높은 토론 수준과 비교할 때, GLM 시리즈의 커뮤니티 주제는 순수한 벤치마크 경주보다는 "저렴한 비용으로 ChatGLM을 배포하는 방법"과 "GLM의 중국어 이해 능력 이점"에 더 중점을 두고 있습니다. 이는 제품 포지셔닝의 차이와 일치합니다. GLM 시리즈는 "궁극적인 추론 성능"보다는 "사용하기 쉽고 배포하기 쉽습니다"를 강조합니다.
GLM-4-7B-플래시의 비용 이점
GLM-4-7B-Flash의 비용 이점은 오픈 소스와 API의 두 가지 측면에 반영됩니다.
| 비용 차원 | 설명 |
|---|---|
| 오픈소스 가중치(C측/개발자) | 완전히 무료인 Apache 2.0 프로토콜은 개인적으로나 상업적으로 배포될 수 있습니다 |
| 하드웨어 요구사항 | 7B 모델은 단일 RTX 4090(24GB) 또는 A10(24GB)에서 완전히 실행될 수 있으며 INT4 양자화를 지원하여 임계값을 더욱 낮춥니다 |
| Zhipu AI API(B면) | 토큰으로 청구되는 가격은 Zhipu AI 공식 웹사이트 |
| 경쟁 제품 비교 | 7B 매개변수의 하드웨어 비용은 70B+ 레벨 모델의 하드웨어 비용보다 훨씬 낮습니다. 이는 예산이 제한되어 있지만 중국어 능력에 대한 요구 사항이 높은 시나리오에 적합합니다. |
| 숨겨진 혜택 | 오픈 소스 가중치는 단일 공급업체 종속의 위험을 제거하고 기업은 이를 로컬로 배포하고 데이터 주권을 유지할 수 있습니다 |
개발자(API) 수준: Zhipu AI는 OpenAI SDK와 호환되는 표준 HTTP API 및 액세스 방법을 제공합니다. GLM-4-7B-Flash는 Intelligent Spectrum API의 GLM-4-9B 및 GLM-4-Plus와 같은 상위 모델보다 가격이 저렴하므로 비용에 민감한 일괄 추론 작업에 적합합니다. 구체적인 가격은 Zhipu AI 오픈 플랫폼의 실시간 시세에 따릅니다.
엔터프라이즈 수준: Zhipu AI는 민영화된 배포 솔루션과 하이브리드 클라우드 아키텍처를 지원합니다. 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 순수 퍼블릭 클라우드 API, 하이브리드 배포 또는 완전히 현지화된 솔루션을 선택할 수 있습니다. 대규모 고객은 일반적으로 연간 단위로 계약을 체결하며 가격은 예상 통화량과 배포 패턴에 따라 결정됩니다.
GLM-4-7B-Flash의 주요 기능
- 이중 언어 대화: 중국어와 영어 간의 원활한 혼합 대화입니다. 동급 모델 중 중국산 이해도와 세대 역량이 뛰어나다. 특히 중국 문화 맥락에서 의미 이해, 관용어/속어 처리, 다단계 대화 맥락 유지에 능숙합니다.
- 코드 생성 및 이해: 주류 프로그래밍 언어(Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go 등)에 대한 코드 생성, 완성, 해석 및 디버깅 지원을 지원합니다. HumanEval 및 MBPP와 같은 코드 벤치마크에서 GLM-4-7B-Flash는 동일한 크기의 오픈 소스 모델의 평균 수준에 도달했습니다.
- 함수 호출: 구조화된 JSON 스키마를 통해 외부 도구 인터페이스 설명을 지원합니다. 모델은 호출 시기를 자동으로 결정하고 호출 매개변수의 올바른 형식을 생성할 수 있습니다. 이는 에이전트 워크플로 및 도구 체인 통합(예:
Dify, FastGPT 등)을 구축하기 위한 핵심 기능입니다. - 구조화된 출력: JSON 형식의 제한된 모델 출력을 지원하므로 형식화된 결과가 필요한 데이터 추출, 정보 분류, 테이블 생성 등과 같은 작업에 적합합니다.
- 장문 컨텍스트 처리(128K): 약 200페이지의 중국어 텍스트에 대한 단일 분석 창을 지원하며, 긴 문서 Q&A, 논문 검토, 계약 핵심 정보 추출 등의 시나리오에 적합합니다.
GLM-4-7B-플래시 모델 및 버전 진화
GLM 시리즈는 Zhipu AI와 Tsinghua University Knowledge Engineering Laboratory(THUDM)가 공동으로 개발했습니다. 국내 오픈소스 대형모델 생태계에서 가장 오래된 시리즈 중 하나이다.
| 시간 노드 | 버전 | 매개변수 규모 | 주요 변경사항 |
|---|---|---|---|
| ~2022-08 | GLM-130B | 130B | 천억대 범용 사전훈련 모델 1세대, 국내 대형모델 초기 벤치마크 |
| ~2023-03 | 채팅GLM-6B | 6B | 뛰어난 중국어 실력을 갖춘 최초의 오픈 소스 대화 모델, 국내 개발자가 시작하는 첫 번째 선택 |
| ~2023-06 | 채팅GLM2-6B | 6B | 더 긴 컨텍스트 창 도입 및 추론 효율성 향상, 도구 호출 지원 |
| ~2023-10 | 채팅GLM3-6B | 6B | 3세대 대화 모델, 코드 해석기 지원 및 더욱 강력한 도구 호출 기능 추가 |
| ~2024-01 | GLM-4 시리즈 | 9B/130B 등 | GLM-4 기반으로 업그레이드된 아키텍처, 128K로 확장된 컨텍스트 창, 포괄적인 기능이 크게 향상됨 |
| ~2025-04 | GLM-4-7B-플래시 | 7B | GLM-4 기반에서 추출 및 최적화된 효율적인 버전, Flash Attention 가속화, Apache 2.0 오픈 소스 |
GLM-4-7B-Flash는 GLM-4 시리즈의 "경량 제품군"에 속하며 GLM-4-9B를 보완합니다. 9B는 기능의 상한을 추구하고 7B-Flash는 처리량과 효율성을 추구합니다. 나중에 Zhipu AI는 GLM-4-9B-Chat, GLM-4V(다중 모드) 및 기타 변형도 출시했습니다. 플래시 버전은 추론 속도 측면에서 여전히 시리즈 최고의 솔루션입니다.
GLM-4-7B-Flash의 기술적 장점
플래시 주의 추론 최적화: GLM-4-7B-Flash의 핵심 기술 하이라이트는 주의 메커니즘(Attention)의 하드웨어 수준 최적화에 있습니다. Flash Attention은 타일링 및 재계산 전략을 사용하여 비디오 메모리 액세스 수를 줄이고 GPU 활용률을 향상시켜 추론 품질을 크게 저하시키지 않고 추론 처리량을 2~3배 늘립니다. 이는 동일한 하드웨어 예산으로 Flash 버전이 동시 요청 수의 2~3배를 지원할 수 있음을 의미합니다.
이중 언어 능력 균형: 영어 최적화를 우선시하는 대부분의 오픈 소스 모델과 달리 GLM 시리즈는 처음부터 중국어 능력을 일류 시민으로 취급합니다. GLM-4-7B-Flash는 대규모 중국 말뭉치에서 지속적으로 사전 훈련 및 증류되며, 중국 관용어, 고대시, 산업 용어 및 문화별 표현을 처리할 때 품질이 동일한 크기의 Llama 시리즈 또는 Mistral 모델보다 훨씬 뛰어납니다.
GLM 아키텍처 기반: GLM(일반 언어 모델)은 GPT 시리즈의 순수 인과 디코딩(Causal LM)과 다른 Autoregressive Blank Infilling 학습 대상을 사용합니다. 이는 BERT 스타일 코딩 이해 기능과 GPT 스타일 생성 기능을 결합하여 이해 작업(빈칸 채우기, 분류, 추출) 및 생성 작업 모두에서 GLM 이점을 제공합니다.
Apache 2.0 오픈 소스 프로토콜: OSI가 인정한 비즈니스 친화적인 Apache 2.0 라이센스를 사용하여 기업은 추가 상업적 승인을 신청하지 않고도 모델 가중치를 자유롭게 사용, 수정 및 재배포할 수 있으며(일부 대형 GLM 모델은 맞춤형 프로토콜을 사용하지만 7B-Flash는 완전히 개방되어 있음) 규정 준수 임계값을 낮춥니다.
GLM-4-7B-플래시 사용방법
| 입구 | 설명 |
|---|---|
| Hugging Face(오픈 소스 가중치) | 가중치를 로컬로 다운로드하고 Transformers / vLLM / llama.cpp |
| Zhipu AI 개방형 플랫폼 API | OpenAI SDK 형식과 호환되는 표준 HTTP API 호출 |
| Zhipu AI 공식 웹사이트 | 온라인 회화체험 입장 |
| ModelScope / MoDa 커뮤니티 | 중국 개발자의 네트워크 환경에 더 적합한 국내 이미지 다운로드 |
API 호출 예시(Python, OpenAI SDK와 호환):
``파이썬 openai 가져오기 OpenAI에서
클라이언트 = OpenAI(
api_key="
응답 = client.chat.completions.create( 모델="glm-4-7b-플래시", 메시지=[ {"role": "system", "content": "당신은 중국 AI 보조자입니다."}, {"role": "user", "content": "Transformer 아키텍처가 무엇인지 간결한 언어로 설명하세요."} ], 온도=0.7, max_tokens=1024, 스트림=참 )
응답으로 청크에 대해: 만약 Chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
**로컬 배포(Hugging Face 변환기 사용)**:
``파이썬
변환기에서 AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 가져오기
model_name = "THUDM/glm-4-7b-flash"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
모델 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
모델_이름,
torch_dtype="자동",
device_map="자동",
trust_remote_code=참
)
inputs = tokenizer("안녕하세요. GLM-4 모델 시리즈를 소개해주세요.", return_tensors="pt")
출력 = model.generate(**입력, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], Skip_special_tokens=True))GLM-4-7B-Flash 제품 가격
| 사용형태 | 가격 모델 | 설명 |
|---|---|---|
| 오픈소스 가중치 자체 배포 | 무료(아파치 2.0) | 모델 가중치는 완전히 오픈 소스이므로 하드웨어와 운영 및 유지 관리 비용만 부담하면 됩니다 |
| Zhipu AI API 호출 | 토큰으로 지불 | 가격은 Zhipu AI 오픈 플랫폼의 실시간 시세에 따라 달라집니다. 무료 평가판 크레딧은 일반적으로 제공됩니다 |
| 기업 민영화 전개 | 연간 계약 견적 | 모델 배포, 기술 지원 및 맞춤형 서비스 포함 |
가볍고 효율적인 모델인 GLM-4-7B-Flash는 일반적으로 GLM-4-9B 및 플래그십 모델인 GLM-4-Plus보다 API 호출 가격이 낮아 대규모 호출에 경제적인 선택이 됩니다. 오픈 소스 가중치 배포 비용은 전적으로 하드웨어 선택에 따라 달라집니다. 단일 RTX 4090(약 12,000~15,000위안)은 중간 동시성으로 프로덕션 서비스를 지원할 수 있으며, INT4는 정량화 후 소비자급 그래픽 카드에서도 실행될 수 있습니다.
무료 할당량 참조: Zhipu AI 개방형 플랫폼은 신규 등록 사용자에게 일정한 무료 할당량을 제공합니다. 구체적인 금액과 유효 기간은 플랫폼의 실시간 정책에 따릅니다. 개인 개발자와 소규모 프로젝트의 경우 무료 할당량은 일반적으로 초기 개발 및 테스트 단계를 포함합니다.
GLM-4-7B-플래시 애플리케이션 시나리오
- 중국 지능형 고객 서비스 시스템: 낮은 대기 시간 기능은 온라인 고객 서비스 시나리오에 적합하며 7B 매개변수는 합리적인 예산 내에서 다중 채널 동시성을 배포할 수 있습니다. 함수 호출 기능과 결합해 주문 조회, 반품 및 교환 처리, 물류 추적 등 백엔드 서비스와 연결할 수 있습니다. 비즈니스 복잡성 및 대화 전략 설계에 따라 수동 고객 서비스 처리 볼륨이 30~60% 정도 전환될 수 있을 것으로 예상됩니다(공식 공약이 아닌 추론을 위한 참고 사항입니다).
- RAG 지식 베이스 Q&A: 128K 컨텍스트 창은 한 번에 수백 페이지의 문서를 처리할 수 있으며, 외부 지식 베이스(예: Dify, FastGPT)와 협력하여 기업 내 내부 문서 Q&A 시스템을 구현합니다. 예를 들어 HR은 직원 핸드북과 정책 문서를 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있으며 직원은 대화형 인터페이스를 통해 이를 쿼리할 수 있습니다.
- 컨텐츠 생성 및 보조 글쓰기: 중국어 글쓰기의 품질은 같은 크기의 오픈 소스 모델 중에서 가장 높습니다. 마케팅 카피 생성, 제품 설명 일괄 생성, 자동 이메일 회신과 같은 시나리오에 적합합니다. 구조화된 출력 기능을 통해 생성된 결과를 다운스트림 시스템의 데이터 형식 요구 사항에 직접 연결할 수 있습니다.
- 코드 개발 지원: 코드 완성, 설명, 디버깅 및 단위 테스트 생성. 함수 호출 기능과 결합하면 "자연어 설명 → 함수 호출 → 결과 반환"의 폐쇄 루프를 지원하는 경량 AI 프로그래밍 보조 도구를 구축할 수 있습니다.
- 교육 및 훈련: 지능형 튜터링 및 Q&A 시스템의 기본 모델로 학생 질문에 대한 실시간 대화형 답변이 필요한 시나리오에 적합합니다. 7B 매개변수는 추가 GPU 클라우드 인스턴스를 임대할 필요 없이 학교나 교육 기관의 기존 서버에 배포를 수행할 수 있음을 의미합니다.
GLM-4-7B-플래시 적용 가능 그룹
- AI 애플리케이션 개발자: 대규모 모델을 기존 비즈니스 시스템에 통합해야 하는 개발팀. GLM-4-7B-Flash의 플래시 추론, 오픈 소스 가중치 및 OpenAI SDK 호환 API 설계는 통합 임계값을 낮춥니다. 특히 중국어 품질에 대한 요구 사항이 높고 예산이 제한된 중소 규모 팀에 적합합니다.
- 엔터프라이즈 IT 및 데이터 팀: 대규모 모델을 비공개로 배포해야 하며 데이터 주권에 민감한 기업. Apache 2.0 오픈 소스 프로토콜과 7B 낮은 하드웨어 임계값을 통해 기업은 데이터를 퍼블릭 클라우드로 보내지 않고도 내부 네트워크에 완전한 AI 추론 서비스를 독립적으로 배포할 수 있습니다.
- 학술 연구원: 오픈 소스 완전 가중치 GLM 시리즈는 NLP/AI 연구를 위한 이상적인 실험 기반을 제공하며, 7B 규모는 단일 카드 GPU에서 미세 조정된 실험을 가능하게 합니다.
- 대중에게 적합하지 않음:
- 극한의 영어 능력이 필요한 시나리오: GLM-4-7B-Flash의 이중 언어 능력은 중국어를 우선시하며, 같은 크기의 Llama 3.1-8B 또는 Mistral-7B와 비교하면 영어 능력에 격차가 있습니다.
- 다중 모드 입력이 필요한 시나리오: GLM-4-7B-Flash는 순수 텍스트 모델입니다. 시각적 이해를 위해
GLM-4V 또는 기타 다중 모드 모델을 사용하십시오. - 초대규모 추론 능력이 필요한 시나리오: 7B의 매개변수 척도에 따라 지식 용량과 추론 깊이의 상한이 결정됩니다. 복잡한 수학적 추론, 긴 사슬 논리 도출과 같은 작업의 경우 GLM-4-Plus 이상의 모델을 선택하는 것이 좋습니다.
GLM-4-7B-Flash 개요 및 전망
GLM-4-7B-Flash의 핵심 경쟁력은 "7B 매개변수 + 플래시 추론 + 뛰어난 중국어 능력 + Apache 2.0 오픈 소스"의 조합에 있습니다. 매개변수의 극단값이나 벤치마크 순위를 추구하지 않지만 '경량화 및 효율성'이라는 궤도에서 국내 오픈소스 모델의 벤치마크 수준을 달성했다. 중국어를 주요 상호 작용 언어로 사용하는 실시간 AI 애플리케이션의 경우 낭비가 거의 없는 기본 선택입니다. 화려하지는 않지만 실용적입니다.
현재 제한사항:
- 지식의 마감일이 상대적으로 이르며 RAG나 Fine-Tuning을 통해 최신 정보로 보완이 필요함.
- 영어와 복잡한 추론 능력은 같은 스케일의 영어 우선 모델에 비해 좋지 않습니다.
- 플래시 최적화는 특정 추론 프레임워크(vLLM/Flash Attention 라이브러리)에 의존하며 이전 버전의 PyTorch 또는 NVIDIA 이외의 하드웨어에서는 완전히 작동하지 않습니다.
추가 관찰 포인트:
- Zhipu AI가 GLM-5 시리즈를 출시하고 그 안에 플래시 최적화 아이디어를 계승할지 여부.
- 커뮤니티 미세 조정 생태계의 풍부함 - 더 많은 LoRA 적응 및 수직 도메인 미세 조정 가중치가 모델의 유용성을 직접적으로 향상시킵니다.
조달/채택 위험 평가: GLM-4-7B-Flash를 기업 추론 기반으로 선택할 때 주의해야 할 세 가지 위험 사항이 있습니다. 첫째, 오픈 소스 모델의 기술 지원은 Zhipu AI의 커뮤니티와 공개 문서에 의존합니다. Zhipu AI의 기업 기술 지원 서비스가 공식적으로 상용화되면 구매하는 것이 좋습니다. 둘째, 7B 매개변수 척도는 중간 및 높은 복잡성의 작업에서 품질 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 주요 비즈니스 시나리오에서는 수동 검토 또는 신뢰도 임계값을 추가하는 것이 좋습니다. 셋째, 국내 대형 모델과 관련된 정책(종합 서비스 등록 생성 등)은 배포 및 운영에 대한 준수 요구 사항을 부과할 수 있습니다. 프로덕션 환경에 배포하기 전에 법무팀과 상의하여 최신 규정 개발 사항을 확인해야 합니다.
버전 정보
- GLM-4-7B-플래시 공식 버전 ：GLM-4-7B-Flash의 첫 번째 버전은 Flash Attention 추론 최적화를 채택하고 128K 컨텍스트를 지원하며 중국어 대화 및 코드 생성 작업에서 동일한 크기의 선두 수준에 도달합니다.
- 채팅GLM3-6B ：GLM 시리즈의 3세대 대화 모델은 6B 매개변수 스케일을 갖추고 도구 호출 및 코드 해석기를 지원하며 GLM-4 시리즈의 기반을 마련합니다.
- 채팅GLM2-6B ：GLM 시리즈의 2세대 오픈 소스 모델은 더 긴 컨텍스트 창과 더 효율적인 추론 아키텍처를 도입하고 중국 시나리오에서 널리 사용됩니다.
- GLM-130B ：GLM 시리즈의 초기 주력 모델은 매개변수 규모 130B의 범용 사전 학습 모델로, 1000억 규모의 국내 대형 모델의 대표 모델 중 하나입니다.
- 채팅GLM-6B ：6B 매개변수를 갖춘 GLM 시리즈 최초의 오픈 소스 대화 모델은 뛰어난 중국어 실력으로 인해 국내 개발자 커뮤니티에서 빠르게 인기를 얻었습니다.
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