一、GLM-4-Plus 简介

智谱 GLM 团队重磅发布了新一代基座大模型 ——GLM - 4 - Plus。作为智谱全自研 GLM 大模型的全新版本，GLM - 4 - Plus 充分彰显了智谱 AI 在通用人工智能领域的深度耕耘，有力地推动了大模型技术的独立自主创新。GLM - 4 - Plus 是对以往模型持续优化与创新的结晶。它巧妙地融合了先进的算法以及海量的数据，其目标是为用户呈上更为智能、更为高效的语言处理服务。

二、GLM-4-Plus 的技术优势

1. 卓越的语言能力

语言理解与指令遵循：GLM-4-Plus 在语言理解方面表现出色，能够准确理解用户输入的各种复杂指令。无论是日常的交流、专业领域的问题，还是具有模糊性的表述，它都能迅速捕捉到关键信息，并给出准确的回应。这使得用户在与模型交互时，能够感受到流畅和自然的对话体验。

长文本处理：在处理长文本时，GLM-4-Plus 展现出了强大的能力。它可以有效地分析长篇文章、书籍等内容，提取关键信息，总结主旨大意。与其他模型相比，它在长文本处理方面的性能得到了全面提升，能够更好地应对大规模文本数据的处理需求。

语言文本能力与国际水平相当：GLM-4-Plus 的语言文本能力与国际先进水平的模型如 GPT4O 及具有一定参数量的 Llama3.1 相当。这意味着它在全球人工智能领域中具有较强的竞争力，能够为用户提供高质量的语言服务。

2. 多模态交互能力

从单一模态到多模态的跨越：智谱 AI 在模型发展过程中实现了从单一文字模态到多模态交互的重要突破。GLM-4-Plus 不仅能够处理文本信息，还可以与图像、视频等非文本数据进行交互。这一能力的拓展为用户带来了全新的体验，使其能够在更广泛的场景中应用。

图像与视频理解：搭配其图像/视频理解模型 GLM-4V-Plus，GLM-4-Plus 可以对图像和视频内容进行深入理解和分析。例如，它可以识别图像中的物体、场景，理解视频中的情节、动作等，并能够根据用户的需求对图像或视频内容进行准确的描述和解释。这种多模态交互能力为多媒体内容的处理和分析提供了强大的工具。

3. 强大的推理能力

PPO 提升推理表现：GLM-4-Plus 利用 PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法，有效提升了模型在推理方面的表现。它在处理数学、代码算法题等复杂逻辑问题时，能够更加准确地分析问题，找出解题思路，并给出正确的答案。

反映人类偏好：通过优化策略，GLM-4-Plus 能够更好地反映人类偏好。这意味着它在生成回答时，会更加符合人类的思维方式和语言习惯，使得用户更容易理解和接受其输出结果。

三、GLM-4-Plus 的功能特点

1. 丰富的知识储备

综合知识与时事热点：GLM-4-Plus 拥有丰富的知识储备，涵盖了各种领域的综合知识以及时事热点。无论是历史、文化、科学、技术等方面的问题，还是当前社会热点事件的分析，它都能提供详细而准确的信息。例如，当用户询问关于某一历史事件的背景和影响时，它可以从多个角度进行深入分析，展现出全面的历史观和深刻的洞察力。

深入的问题分析：对于一些复杂的问题，GLM-4-Plus 能够进行深入的分析和探讨。它不会仅仅停留在表面的回答，而是会挖掘问题的本质，提供有深度的见解。比如在探讨一些社会现象时，它可以从经济、文化、社会心理等多个层面进行剖析，帮助用户更好地理解问题的根源和发展趋势。

2. 准确的语言理解

中文语言特点与文化内涵：GLM-4-Plus 对中文的语言特点和文化内涵有着深刻的理解。它能够准确把握中文的语法结构、词汇含义以及语义关系，对于一些具有中文特色的表达方式，如成语、俗语、歇后语等，都能正确理解并运用。同时，它还能理解中文背后的文化内涵，在处理与中国文化相关的问题时，能够给出符合文化背景的回答。

复杂语义的解读：对于一些容易引起混淆或具有特殊语义的表述，GLM-4-Plus 能够准确解读。无论是反义、隐喻、象征等修辞手法，还是一些具有歧义的句子，它都能通过上下文分析和语义推理，理解用户的真正意图，并给出恰当的回答。例如，在解读文学作品中的隐喻时，它可以结合作品的时代背景、作者的创作意图等因素，深入剖析隐喻的含义和作用。

3. 代码辅助能力

代码理解与应用：GLM-4-Plus 在代码理解与应用方面表现出色。它可以准确理解各种编程语言的代码功能，无论是常见的Python、Java、C++等语言，还是一些较为小众的编程语言。并且，它能够根据用户的需求编写测试程序、查找并修复代码中的 bug、自动续写代码等，为程序员提供了强大的辅助工具。

提高编程效率：对于程序员来说，GLM-4-Plus 可以大大提高编程效率。在开发过程中，遇到一些复杂的逻辑问题或代码实现困难时，程序员可以向 GLM-4-Plus 寻求帮助，它可以提供思路和代码示例，帮助程序员更快地解决问题。同时，它还可以对代码进行优化和改进，提高代码的质量和性能。

四、GLM-4-Plus 的应用场景

1. 智能客服

高效回答用户咨询：在企业中，GLM-4-Plus 可以作为智能客服的核心技术。它能够快速准确地回答用户的咨询问题，无论是产品信息、售后服务还是常见问题解答，都能提供及时有效的帮助。通过自然语言处理技术，它可以理解用户的问题意图，从知识库中提取相关信息，并以清晰明了的方式回答用户。

提升客户服务质量：智能客服的应用不仅可以提高服务效率，还能提升客户服务质量。GLM-4-Plus 可以 24 小时不间断地为用户提供服务，避免了人工客服可能出现的等待时间过长、服务不及时等问题。同时，它的回答准确性和一致性也能够提高用户的满意度，增强企业的竞争力。

2. 内容创作

文章写作与文案创作：对于创作者来说，GLM-4-Plus 是一个得力的助手。它可以帮助创作者进行文章写作、文案创作、故事编写等。用户只需提供主题或关键信息，GLM-4-Plus 就可以根据这些信息生成一篇结构完整、逻辑清晰的文章或文案。它还可以提供创意和灵感，帮助创作者突破思维局限，创作出更具吸引力的作品。

丰富创作素材：此外，GLM-4-Plus 还可以为创作者提供丰富的创作素材。它可以根据用户的需求生成各种场景、人物、情节等内容，为创作者的创作提供更多的可能性。同时，它还可以对创作内容进行语法检查、拼写纠错等，提高创作的质量和效率。

3. 教育辅助

学生学习助手：在教育领域，GLM-4-Plus 可以成为学生的学习助手。它可以帮助学生解答学习过程中遇到的问题，如数学题解答、语文阅读理解分析、英语语法学习等。学生可以通过与 GLM-4-Plus 交互，获得个性化的学习指导和建议，提高学习效果。

教师教学资源生成：对于教师来说，GLM-4-Plus 可以为他们提供教学资源的生成和教学方案的参考。它可以根据教学大纲和知识点，生成教学课件、练习题、测试题等教学资源，帮助教师减轻备课负担。同时，它还可以根据学生的学习情况和反馈，为教师提供教学改进的建议和方法。

4. 智能办公

文档处理与数据分析：在办公场景中，GLM-4-Plus 可以辅助办公人员进行文档处理和数据分析。它可以快速对长篇文档进行总结归纳，提取关键信息，帮助办公人员快速了解文档的主要内容。同时，它还可以对数据进行分析和处理，生成报表、图表等，为决策提供支持。

报告撰写与邮件回复：GLM-4-Plus 还可以帮助办公人员撰写报告、邮件等内容。它可以根据用户提供的信息和要求，生成格式规范、内容准确的报告和邮件。并且，它还可以对已有的报告和邮件进行修改和完善，提高办公效率和工作质量。

五、GLM-4-Plus的快速使用

1、在线体验

GLM-4-Plus在线体验地址：​ ​​ ​

2、本地使用

提前申请ZhipuAI的APIKey（​ ​​ ​）

from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKeyresponse = client.chat.completions.create(model="glm-4-plus",# 填写需要调用的模型编码messages=[{"role": "system", "content": "你是一个乐于解答各种问题的助手，你的任务是为用户提供专业、准确、有见地的建议。"},{"role": "user", "content": "农夫需要把狼、羊和白菜都带过河，但每次只能带一样物品，而且狼和羊不能单独相处，羊和白菜也不能单独相处，问农夫该如何过河。"}],)print(response.choices[0].message)

五、总结与展望

GLM-4-Plus 作为一款强大的基座大模型，以其卓越的技术优势、丰富的功能特点和广泛的应用场景，为人工智能的发展和应用带来了新的机遇。它不仅在语言处理、多模态交互和推理能力等方面取得了显著的进步，还为各个领域的用户提供了高效、智能的服务。

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