GLM-Zero-Preview

Modelo de inferencia profunda de Zhipu, especializado en lógica matemática y razonamiento de código.

Selección NacionalProductividadInferencia de IAAprendizaje por refuerzo

GLM-Zero-Preview es el primer modelo de inferencia de Zhipu entrenado con tecnología de aprendizaje por refuerzo ampliado, enfocado en mejorar la capacidad de razonamiento de la IA. Sobresale en el manejo de la lógica matemática, el código y problemas complejos que requieren una inferencia profunda. En comparación con los modelos base, la capacidad para tareas especializadas se ha incrementado significativamente sin una reducción notable en la capacidad para tareas generales. En las evaluaciones AIME 2024, MATH500 y LiveCodeBench, su rendimiento es comparable al de OpenAI o1-preview. La información de contexto del producto muestra que Zhipu AI se dedica a mejorar la capacidad de inferencia profunda de los modelos mediante la tecnología de aprendizaje por refuerzo, y en el futuro lanzará la versión oficial de GLM-Zero, extendiendo su capacidad de pensamiento profundo a más áreas tecnológicas.

• Mejora de la capacidad de razonamiento de la IA: especializado en el manejo de la lógica matemática
el código y problemas complejos.
• Mejora de la capacidad para tareas especializadas: la capacidad para tareas especializadas se ha incrementado significativamente sin reducir la capacidad para tareas generales.
• Rendimiento comparable a OpenAI o1-preview: muestra un rendimiento comparable en múltiples evaluaciones.
• Uso gratuito y llamada a través de API: los usuarios pueden utilizarlo gratuitamente en la plataforma Zhipu Qingyan
y los desarrolladores pueden realizar llamadas a través de la API.
• Tecnología de aprendizaje por refuerzo: a través del aumento de la cantidad de entrenamiento
se mejora constantemente el efecto de la inferencia profunda del modelo.
• Ley de escalamiento en la fase de inferencia: a medida que aumenta el número de tokens y la cantidad de cómputo
mejora la calidad de los resultados.

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y estudiantes que necesitan realizar inferencias profundas. Los investigadores pueden utilizar GLM-Zero-Preview para la inferencia de problemas complejos y el entrenamiento de modelos; los desarrolladores pueden utilizar su capacidad de programación para escribir y depurar código rápidamente; los estudiantes pueden mejorar su comprensión de la lógica matemática y la programación a través del proceso detallado de resolución de problemas del modelo.

Caso 1: Un investigador utiliza GLM-Zero-Preview para la inferencia de problemas complejos de lógica matemática y descubre nuevas vías de investigación.
Caso 2: Un desarrollador utiliza GLM-Zero-Preview para escribir rápidamente el código HTML de un juego de disparos en primera persona.
Caso 3: Un estudiante utiliza el proceso detallado de resolución de problemas proporcionado por GLM-Zero-Preview para comprender y dominar un problema difícil de matemáticas de la prueba de ingreso a la universidad de 2025.

1. Acceda a la plataforma Zhipu Qingyan (chatglm.cn) y seleccione el agente \Modelo de inferencia Zero\ para su uso gratuito.
2. Cargue texto o imágenes en la plataforma; el modelo proporcionará el proceso de inferencia completo.
3. Los desarrolladores pueden acceder a la plataforma abierta de Zhipu (bigmodel.cn) para realizar llamadas a la API.
4. Regístrese y obtenga un paquete de prueba gratuito de 20 millones de tokens para comenzar a utilizar y probar el modelo.
5. En el uso real

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Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

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GLM-Zero-Preview Alternativas

GLM-Zero-Preview — Modelo de inferencia profunda de Zhipu, especializado en lógica matemática y razonamiento de código.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

O1-CODER — Una herramienta de asistencia para programación que intenta reproducir el modelo OpenAI O1.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

Sistema de inferencia DeepSeek-V3/R1 — El sistema de inferencia DeepSeek-V3/R1 es una arquitectura de inferencia distribuida de alto rendimiento, diseñada específicamente para la optimización de modelos de IA a gran escala.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

NovaSky — NovaSky es una plataforma de tecnología de inteligencia artificial centrada en la generación de código y la optimización de modelos de inferencia.

AlphaMaze — AlphaMaze es un modelo de lenguaje decodificador centrado en tareas de razonamiento visual, diseñado para superar las deficiencias de los modelos de lenguaje tradicionales en tareas visuales.

AgentSociety — AgentSociety es un marco de simulación de sociedad inteligente impulsado por LLM, utilizado para la investigación a gran escala del comportamiento social.

HOMIEtele — HOMIE es un nuevo sistema de teleoperación de robots humanoides que integra la captura de movimiento corporal y un marco de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para lograr tareas de marcha y manipulación precisas.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un gran modelo lingüístico optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de resolución de problemas matemáticos.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

CUA — CUA es una interfaz universal que permite la interacción con el mundo digital a través de una interfaz gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

PaSa — PaSa es un agente de búsqueda de artículos académicos avanzado impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), capaz de tomar decisiones autónomas y obtener resultados precisos.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

RLLoggingBoard — Una herramienta para visualizar el proceso de entrenamiento de retroalimentación humana de aprendizaje por refuerzo (RLHF), que ayuda a comprender y depurar en profundidad.

QwQ-32B-Preview-gptqmodel-4bit-vortex-v3 — Versión cuantificada a 4 bits basada en el modelo Qwen2.5-32B, diseñada para inferencia eficiente y despliegue con recursos limitados.

Hailuo AI Audio — Hailuo AI Audio es una herramienta de síntesis de audio que crea voces realistas.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

Asistente GitHub — Herramienta para explorar repositorios de GitHub mediante preguntas en lenguaje natural

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.