GLM-Z1-Rumination-32B-0414

GLM-Z1-Rumination-32B-0414 — это специализированная модель глубокого рассуждения из семейства GLM-4, обладающая 32 миллиардами параметров и ориентированная на выполнение сложных исследовательских и аналитических задач. В отличие от стандартных моделей глубокого мышления, версия Rumination способна к более длительному обдумыванию, что позволяет ей эффективно решать комплексные задачи, например написание сравнительных аналитических обзоров или формирование стратегических планов развития.

Модель была обучена с использованием масштабируемого end-to-end обучения с подкреплением, где ответы оценивались по эталонным решениям или специальным рубрикам. В процессе рассуждения GLM-Z1-Rumination-32B-0414 может использовать внешние поисковые инструменты для поиска и анализа информации, что существенно расширяет её возможности. В ходе обучения особое внимание уделялось развитию навыков написания исследовательских текстов, генерации сложных отчетов и аналитических материалов. Благодаря этому модель демонстрирует значительный прогресс в задачах, требующих логического анализа, структурирования информации и обоснования выводов, а также в генерации текстов в стиле научных публикаций и аналитических обзоров.

GLM-Z1-Rumination-32B-0414 поддерживает работу контекстом до 128K токенов, что делает её особенно эффективной для задач, связанных с анализом больших объемов данных, написанием длинных текстов и проведением комплексных исследований.

Дата анонса: 14.04.2025
Параметров: 32B
Контекст: 131K
Слоев: 61
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 47.9 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 4.52.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-Z1-Rumination-32B-0414. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

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.

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