GLM-4-32B-0414

русскоязычная

GLM-4-32B-Base-0414 — это базовая модель на 32 миллиарда параметров новой серии GLM-4–0414 от компании Team GLM. Она была обучена на 15 ТБ высококачественных данных, включая значительное количество синтетических материалов, ориентированных на логические рассуждения. Такое обучение позволило заложить основу для последующего дообучения с подкреплением и адаптацией под предпочтения пользователей.

Модель разрабатывалась в рамках концепции all tools, что позволяет ей эффективно взаимодействовать с внешними источниками, такими как python, web-поиском, пользовательские API и другими ресурсами. Благодаря этому она демонстрирует отличные способности к выполнению сложных агентских задач, таких как генерация кода, вызов функций, поиск информации и создание отчётов.

Её производительность сопоставима с такими лидерами, как GPT-4o и DeepSeek-V3-0324 (671B), особенно в задачах программирования. Модель способна создавать более 500 строк рабочего кода на разных языках программирования без дополнительных подсказок. Она поддерживает контекст до 128K токенов (с применением YaRN, базовый 32K), а также предлагает удобное локальное развертывание, что делает её универсальным решением для корпоративных приложений, где важна предсказуемость результатов и стабильность.


Дата анонса: 14.04.2025
Параметров: 32B
Контекст: 33K
Слоев: 61
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 4.52.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-4-32B-0414. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга GLM-4-32B-0414

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
32 768
tensor
2 48,14 ₽ 2,87 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 2,87 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
32 768
tensor
3 74,84 ₽ 2,03 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 10,43 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 4,18 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 10,43 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
32 768
tensor
3 127,37 ₽ 0,62 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 10,43 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 4,18 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 10,43 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 26,84 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 26,84 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 33,45 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 55,64 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
32 768
tensor
3 78,57 ₽ 3,09 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 4,41 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
32 768
tensor
3 94,64 ₽ 3,09 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 4,41 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 4,41 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 4,41 Запустить
teslav100-2.16.64.240
32 768
tensor
2 198,54 ₽ 11,96 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 20,83 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 11,96 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 20,83 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 27,43 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 49,63 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.160
32 768
tensor
6 147,44 ₽ 5,63 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
4 156,24 ₽ 8,26 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
32 768
tensor
4 209,04 ₽ 8,26 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
32 768
1 223,04 ₽ 4,64 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
32 768
tensor
4 264,96 ₽ 8,26 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
32 768
tensor
4 328,96 ₽ 8,26 Запустить
teslav100-3.64.256.320
32 768
tensor
3 347,52 ₽ 9,57 Запустить
h100-1.16.128.160
32 768
1 353,04 ₽ 4,64 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 11,25 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
32 768
tensor
3 387,41 ₽ 9,57 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 33,44 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.