Текущая2025-07-24
GLM 4 32B
128KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
GLM 4 32B
G-Score: н/дОт Z.ai
StandardGeneralText
Краткое описание
GLM 4 32B — это экономичная модель базового языка. Он может эффективно выполнять сложные задачи и значительно расширяет возможности использования инструментов, онлайн-поиска и интеллектуальных задач, связанных с кодом. Это...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля GLM 4 32B пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 72.6% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 91.5% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 88.8% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1446 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 94.7% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 65.1% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор GLM 4 32B: Эффективный корпоративный интеллект (2026)
GLM 4 32B — это высокопроизводительная языковая модель с открытыми весами от компании Z.ai, представленная в июле 2025 года. С 32 миллиардами параметров, она была разработана как экономически эффективный фундамент для сложных интеллектуальных систем, предлагая исключительную точность в использовании инструментов, поиске информации и решении задач программирования.
Ключевые возможности GLM 4 32B
1. Мастерство использования инструментов (Tool Use)
GLM 4 32B была специально оптимизирована для взаимодействия с внешними API и сервисами. Модель демонстрирует высокую точность в формировании запросов и вызове функций, что делает её идеальным «движком» для автономных агентов и корпоративных ботов.
2. Продвинутый онлайн-поиск
В модель встроены улучшенные алгоритмы работы с результатами веб-поиска. Она умеет эффективно фильтровать информацию, находить первоисточники и синтезировать актуальные ответы на основе самых свежих данных из сети.
3. Высокий уровень кодинга и логики
Несмотря на средний размер (32B), модель показывает результаты в программировании на уровне гораздо более крупных флагманов. Она отлично справляется с отладкой кода, написанием скриптов и сложным логическим рассуждением.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат GLM 4 32B | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1446 | Лидер среди 30B-35B моделей |
| MMLU | 88.8% | Общие знания |
| HumanEval | 94.7% | Написание кода (премиум) |
| MATH | 91.5% | Математические вычисления |
| GPQA | 72.6% | Научные вопросы |
| SWE_bench | 65.1% | Решение инженерных задач |
Сценарии использования
- Корпоративные чат-боты с RAG: Интеграция с внутренними базами данных компании и актуальным интернетом.
- Инструменты автоматизации: Создание ИИ-агентов для выполнения рутинных задач через внешние сервисы.
- Помощник программиста: Написание, аудит и документирование кода на профессиональном уровне.
Доступность и цена
GLM 4 32B доступна через API по крайне привлекательной цене: всего $0.10 за 1M токенов (как на вход, так и на выход). Это одно из самых выгодных решений на рынке по соотношению «цена/качество», позволяющее внедрять мощный ИИ в проекты любого масштаба.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
GPQA (Экспертные знания)72.6%
MATH (Математика)91.5%
MMLU (Общие знания)88.8%
Arena Elo (LMSYS)1446
HumanEval (Кодинг)94.7%
SWE-bench (Разработка)65.1%
История семейства
Линейка Other
Последовательность собрана по датам релиза моделей Z.ai в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема GLM 4 32B
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталогТочных связей пока нет. Искать по разработчику.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о GLM 4 32B
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.