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探索 AI 模型 146
agentlm-70b
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查看详情 ↗AutoGLM-Phone-9B
zai-org> ⚠️ This project is intended **for research and educational purposes only**. > Any use for illegal data access, system interference, or unlawful activities is strictly prohibited. > Please review our Terms of Use carefully. **Phone Agent** is a mobile intelligent assistant framework built on **AutoGLM**, capable of understanding smartphone screens through multimodal perception and executing automated operations to complete tasks. The system controls devices via **ADB (Android Debug Bridge)**, uses a **vision-language model** for screen understanding, and leverages **intelligent planning** to generate and execute action sequences. Users can simply describe tasks in natural language—for example, *“Open Xiaohongshu and search for food recommendations.”* Phone Agent will automatically parse the intent, understand the current UI, plan the next steps, and carry out the entire workflow.
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查看详情 ↗BPO
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查看详情 ↗chatglm-6b
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查看详情 ↗chatglm-6b-int4
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查看详情 ↗chatglm-6b-int4-qe
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查看详情 ↗chatglm-6b-int8
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查看详情 ↗chatglm2-6b
zai-org💻 Github Repo • 🐦 Twitter • 📃 [GLM@ACL 22] [GitHub] • 📃 [GLM-130B@ICLR 23] [GitHub] ChatGLM**2**-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM**2**-6B 引入了如下新特性： 1. **更强大的性能**：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 2. **更长的上下文**：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。 3. **更高效的推理**：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 4. **更开放的协议**：ChatGLM2-6B 权重对学术研究**完全开放**，在填写问卷进行登记后**亦允许免费商业使用**。
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查看详情 ↗chatglm2-6b-32k
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查看详情 ↗chatglm3-6b
zai-org💻 Github Repo • 🐦 Twitter • 📃 [GLM@ACL 22] [GitHub] • 📃 [GLM-130B@ICLR 23] [GitHub] 我们已经发布最新的 **GLM-4** 模型，该模型在多个指标上有了新的突破，您可以在以下两个渠道体验我们的最新模型。 + GLM-4 开源模型 我们已经开源了 GLM-4-9B 系列模型，在各项指标的测试上有明显提升，欢迎尝试。 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：
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查看详情 ↗chatglm3-6b-base
zai-org1. **更强大的基础模型：** ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的预训练模型中最强的性能。 2. **更完整的功能支持：** ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。 3. **更全面的开源序列：** 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究**完全开放**，在填写问卷进行登记后**亦允许免费商业使用**。 ChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. While retaining many excellent features such as smooth dialogue and low deployment threshold from the previous two generations, ChatGLM3-6B introduces the following features: 1. **More Powerful Base Model:** The base model of ChatGLM3-6B, ChatGLM3-6B-Base, employs a more diverse training dataset, more sufficient training steps, and a more reasonable training strategy. Evaluations on datasets such as semantics, mathematics, reasoning, code, knowledge, etc., show that ChatGLM3-6B-Base has the strongest performance among pre-trained models under 10B. 2. **More Comprehensive Function Support:** ChatGLM3-6B adopts a newly designed Prompt format, in addition to the normal multi-turn dialogue. It also natively supports function call, code interpreter, and complex scenarios such as agent tasks. 3. **More Comprehensive Open-source Series:** In addition to the dialogue model ChatGLM3-6B, the base model ChatGLM-6B-Base and the long-text dialogue model ChatGLM3-6B-32K are also open-sourced. All the weights are **fully open** for academic research, and after completing the questionnaire registration, they are also **allowed for free commercial use**.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。