GLM-Z1-9B-0414

размышляющая
русскоязычная

GLM-Z1-9B-0414 — это модель с 9.4-млдр параметров из новой серии GLM-4–0414, которая стала настоящим сюрпризом даже для разработчиков. Несмотря на относительно небольшое количество параметров, она была обучена с использованием всех ключевых техник, применённых при создании гораздо более крупных моделей этой серии. Это позволило достичь неожиданно высокого уровня точности, логического мышления и общей эффективности.

Модель прошла через комплексное обучение, начиная с фазы предобучения на массивах качественных данных и заканчивая сложными этапами пост-обучения (выравнивание по пользовательским предпочтениям, rejection sampling, обучение с подкреплением на основе парного ранжирования обратной связи). Эти подходы позволили модели лучше понимать, какие ответы являются наиболее полезными и корректными в конкретных ситуациях.

Особое внимание в обучении было уделено развитию способности к рассуждению, особенно в математических задачах и логических головоломках. Полученные навыки делают модель эффективной не только в стандартных вопросах-ответах, но и в решении более сложных аналитических задач. При этом, благодаря своему компактному размеру, GLM-Z1-9B-0414 демонстрирует отличную вычислительную эффективность, что делает её идеальным выбором для сценариев с ограниченными ресурсами.


Дата анонса: 14.04.2025
Параметров: 10B
Контекст: 33K
Слоев: 40
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-Z1-9B-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-Z1-9B-0414

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 3,12 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 8,93 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 9,71 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 3,88 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 9,68 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 22,85 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 15,45 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 50,70 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 107,92 50,65 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 60,89 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 106,39 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 95,27 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 195,52 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 1,10 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 6,92 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 7,70 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 1,86 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 7,67 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 20,84 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 13,43 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 48,68 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 48,63 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 58,87 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 104,37 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 93,25 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 193,50 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 2,20 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 13,83 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 13,83 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 15,39 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 6,43 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 1,86 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 15,33 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 41,68 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 41,63 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 51,87 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 97,37 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 86,25 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 186,50 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.