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GLM-4-Plus赋能“阅读智能体”，效率飙升300%？

来源：责编：时间：2024-10-14 07:56:53 14观看

导读【ITBEAR】近期，大模型行业再度掀起波澜。先是OpenAI悄然发布了o1模型的预览版，紧接着，国内智谱公司也推出了其最新的基座大模型GLM-4-Plus，这款模型被认为是智谱当前最强大的产品。清华大学基础模型研究中心的最新评测显

【ITBEAR】近期，大模型行业再度掀起波澜。先是OpenAI悄然发布了o1模型的预览版，紧接着，国内智谱公司也推出了其最新的基座大模型GLM-4-Plus，这款模型被认为是智谱当前最强大的产品。

清华大学基础模型研究中心的最新评测显示，GLM-4-Plus在综合能力上排名前三，打破了国外大模型长期垄断前三的局面，并在多个关键能力上保持国际领先水平。

GLM-4-Plus的提升体现在多个方面。首先是语言理解能力，通过大规模语料库训练和优化算法，GLM-4-Plus在处理复杂语义上的表现尤为出色。例如，在难度较高的水果热量计算任务上，GLM-4-Plus成为首个在此题拿到满分的模型。

GLM-4-Plus还具备出色的长文本处理能力，支持128K上下文，凭借创新的记忆机制和分段处理技术，能够高效地处理大量文本信息。同时，它在时序问答和多轮对话能力上也有所突破，能够针对单个视频进行多轮对话问答。

为了验证GLM-4-Plus的实际应用能力，我们在智谱的开放平台上进行了针对性的场景测试。在财务报告的阅读和信息整理任务中，GLM-4-Plus迅速给出了我们想要的信息，并自动将单位进行了换算，精准“捕捉”了未在图表中体现的数据。

在围绕细节信息的对话问答中，GLM-4-Plus也表现出色。例如，在询问“目前有多少研发人员，30岁以下年轻人占比”的问题时，GLM-4-Plus不仅准确抓住了2024年的数据，还给出了表格中没有的计算过程。

除了归纳总结和信息检索，GLM-4-Plus在内容生成方面也有不俗的表现。我们尝试让GLM-4-Plus在报告的基础上提炼核心信息并生成视频脚本，结果再次超出了我们的预期。GLM-4-Plus不仅给出了高分答卷，还涵盖了旁白、画面切换以及对插入图表、数据动画等贴心建议。

GLM-4-Plus的出现，不仅提升了工作效率，还在改变人机交互的习惯。它的多轮对话能力，让我们可以对着目录针对性提问，对整个工作流程和效率进行了重塑。

GLM-4-Plus的应用场景也十分广泛。有人将其用于生成针对性的面试题目，甚至有人尝试将其用于数学问题的解答，充当一对一家教。GLM-4-Plus还为智能硬件开发者提供了软硬协同的合作空间，让电影《Her》中的场景从科幻走进现实。

值得注意的是，智谱在推出GLM-4-Plus的同时，还为用户提供了丰厚的福利：10月份将赠送每位用户1亿tokens额度，并根据消耗梯度提供最高1折的API折扣。这一举措无疑将进一步推动大模型在各行各业的应用。

GLM-4-Plus的能力进阶和落地场景令人兴奋。它的出现，不仅为大模型厂商和硬件开发者提供了合作的机会，也为千行万业带来了前所未有的变革。

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