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.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
 1 29,33 ₽ 3,73 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
 1 33,74 ₽ 3,76 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
 1 46,94 ₽ 9,57 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
32 768
tensor
 2 61,37 ₽ 6,56 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
 1 73,73 ₽ 10,35 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
 2 86,54 ₽ 5,16 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
 1 91,14 ₽ 10,32 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 24,13 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
 1 141,77 ₽ 16,09 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 51,34 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 107,92 51,29 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 61,53 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
 2 411,81 ₽ 107,67 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
 1 423,04 ₽ 95,91 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 196,80 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
 1 29,33 ₽ 1,71 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
 1 33,74 ₽ 1,74 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
 1 46,94 ₽ 7,56 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
32 768
tensor
 2 61,37 ₽ 4,54 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
 1 73,73 ₽ 8,34 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
 2 86,54 ₽ 3,14 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
 1 91,14 ₽ 8,31 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 22,12 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
 1 141,77 ₽ 14,07 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 49,32 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 49,27 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 59,51 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
 2 411,81 ₽ 105,65 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
 1 423,04 ₽ 93,89 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 194,78 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
32 768
tensor
 2 48,14 ₽ 3,42 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
 2 51,34 ₽ 3,48 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
 1 73,73 ₽ 1,33 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
32 768
pipeline
 3 74,84 ₽ 1,74 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 83,37 ₽ 15,11 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
 1 91,14 ₽ 1,30 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
32 768
tensor
 4 99,74 ₽ 4,54 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 15,11 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
 1 141,77 ₽ 7,07 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
 4 162,57 ₽ 3,14 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 42,32 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 42,27 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 52,51 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
 2 411,81 ₽ 98,65 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
 1 423,04 ₽ 86,89 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 187,78 Запустить

Связанные модели

GLM-4-32B-0414
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
GLM-Z1-32B-0414
GLM-4.5
GLM-4.5-Air
GLM-4.5V
GLM-4.6
GLM-4.7
GLM-4.6V
GLM-4.7-Flash
GLM-4.6V-Flash

Остались вопросы?

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