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.)
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 14,05 1,02 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 8,64 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 8,64 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 9,66 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 3,78 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 1,01 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 9,63 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 26,90 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 26,87 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 33,58 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 63,42 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 56,13 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 121,86 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 2,62 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 2,62 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
32 768
tensor
4 112,24 ₽ 2,81 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 3,64 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 3,61 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 20,88 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 11,16 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 20,85 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 27,56 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 57,40 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 50,11 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 115,85 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.240
32 768
tensor
4 157,01 ₽ 2,35 Запустить
teslaa100-1.16.64.240
32 768
1 212,54 ₽ 4,70 Запустить
rtx3090-4.16.64.240
32 768
tensor
4 258,54 ₽ 3,37 Запустить
rtx4090-4.16.64.240
32 768
tensor
4 322,54 ₽ 3,33 Запустить
h100-1.16.64.240
32 768
1 342,54 ₽ 4,66 Запустить
h100nvl-1.16.96.240
32 768
1 368,18 ₽ 11,38 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
32 768
tensor
3 388,18 ₽ 5,58 Запустить
h200-1.16.128.240
32 768
1 423,81 ₽ 33,92 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
32 768
tensor
2 441,52 ₽ 41,21 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
32 768
tensor
2 840,74 ₽ 99,66 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.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.