Точный ID весов
zai-org/chatglm3-6b-base
Модель Z.ai
zai-org/chatglm3-6b-base — опубликованный базовый checkpoint третьего поколения. Официальная карточка прямо предупреждает: модель не выровнена по человеческому намерению, поэтому её не следует выдавать за готового многоходового ассистента.
Коротко
Разработчик описывает более разнообразные данные и дополнительные шаги обучения базовой модели по сравнению с предшественниками. При этом главная проверяемая характеристика этой карточки — возможность продолжать текст, а не вести многоходовый диалог. Интент этой версии инженерный: изучать исходную языковую основу, проводить контролируемую оценку и дообучать для своей задачи при соблюдении лицензии. Успехи базового checkpoint в авторских тестах не равны готовности пользовательского чата, поскольку этап выравнивания и диалоговый интерфейс относятся к другой версии.
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
zai-org/chatglm3-6b-base
продолжение текста и исследование
не выровнен для многоходового чата по паспорту
ChatGLM3-6B Model License
Сценарии
Выбирайте Base, если цель — получить именно исходную языковую модель для экспериментов, а не ответный интерфейс для конечного пользователя. Для переписки берите ChatGLM3-6B без суффикса Base. Сначала определите метрику вашей задачи: правдоподобное продолжение, точность по эталону или качество после дообучения; обычный чат-бенчмарк для этого checkpoint не отражает его назначение.
До внедрения
Официальный паспорт говорит, что без выравнивания по человеческому намерению этот checkpoint нельзя использовать для многоходовых бесед. Поэтому сценарии function call, code interpreter и агента, описанные для диалоговой ветки семейства, нельзя автоматически приписывать Base. Пример загрузки исторический и использует trust_remote_code; изоляция кода и совместимость библиотек требуют отдельной проверки.
Веса доступны в zai-org/chatglm3-6b-base. Код в описании указан под Apache-2.0, а веса — под ChatGLM3-6B Model License. В карточке семейства упоминается регистрация для коммерческого использования; в размещённом файле Base-лицензии подробной процедуры нет. До коммерческого дообучения либо распространения производных весов проверьте актуальную версию условий и требуемые действия.
Русский язык
Паспорт ориентирован на китайский и английский. Если разработчик исследует русские корпуса, нужны отдельные оценки завершения текста, терминологии и распределения ошибок; здесь нет подтверждённого качества для русского.
Внутри линейки
Выберите до четырёх версий и сопоставьте задачу, контекст и доступ. Неуказанная цена не считается нулевой.
Сопоставлены назначение и подтверждённые характеристики. Отсутствие значения не означает ноль.
эксперимент с продолжением текста
исследование предобученной 9B-основы
Другие провайдеры
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
Разработчик описывает более разнообразные данные и дополнительные шаги обучения базовой модели по сравнению с предшественниками. При этом главная проверяемая характеристика этой карточки — возможность продолжать текст, а не вести многоходовый диалог. Интент этой версии инженерный: изучать исходную языковую основу, проводить контролируемую оценку и дообучать для своей задачи при соблюдении лицензии. Успехи базового checkpoint в авторских тестах не равны готовности пользовательского чата, поскольку этап выравнивания и диалоговый интерфейс относятся к другой версии.
Это предобученная основа для адаптации кодового агента, а не готовая Instruct-модель, которая обязана выполнять каждую пользовательскую команду.
Kimi-K2-Base — предобученные веса Moonshot для исследователей и команд, которые хотят дообучать модель под собственную задачу. Для готового диалога в этом поколении отдельно опубликована K2 Instruct.
Связи
Проверка сведений
В паспорте есть редкое для модельных карточек прямое предупреждение: Base не прошла выравнивание по человеческому намерению и не предназначена для многоходового диалога. Её пример демонстрирует продолжение текста, а не переписку с историей. Поэтому в пользовательском каталоге этот ID нужно маркировать как материал для исследователя или разработчика, а не как готовый чат-бот. При оценке задайте задачу завершения либо дообучения и сравнивайте с соответствующим baseline, не с красивой репликой диалоговой модели.
Карточка Base объясняет связь с ChatGLM3: новые данные и стратегия предобучения формируют основу, тогда как формат многоходового prompt и инструментальные сценарии описываются для выровненной ветки. Это различие важно при чтении общего семейного описания: соседний абзац про function call не делает данный checkpoint готовым агентом. Для честного теста фиксируйте исходный ID, способ токенизации, разрешённый корпус и конкретное обучение поверх базы.
Весовой файл MODEL_LICENSE отделён от Apache-2.0 для кода. В нём перечислены grant, уведомления, ограничения и оговорка об обновлении условий. Карточка семейства дополнительно связывает коммерческое использование с регистрацией, хотя этот файл Base не расписывает её шаги. Для производной модели существенно установить право на выбранный вид дообучения и распространения, а не ограничиваться фразой «веса открыты». Сохраните дату и текст проверенной редакции лицензии.
Вопросы и ответы
Разработчик описывает более разнообразные данные и дополнительные шаги обучения базовой модели по сравнению с предшественниками. При этом главная проверяемая характеристика этой карточки — возможность продолжать текст, а не вести многоходовый диалог. Интент этой версии инженерный: изучать исходную языковую основу, проводить контролируемую оценку и дообучать для своей задачи при соблюдении лицензии. Успехи базового checkpoint в авторских тестах не равны готовности пользовательского чата, поскольку этап выравнивания и диалоговый интерфейс относятся к другой версии.
Паспорт ориентирован на китайский и английский. Если разработчик исследует русские корпуса, нужны отдельные оценки завершения текста, терминологии и распределения ошибок; здесь нет подтверждённого качества для русского.
Подходящие сценарии: эксперимент с продолжением текста; сравнение базовых весов до диалогового выравнивания; исследование дообучения на разрешённом корпусе.
Выбирайте Base, если цель — получить именно исходную языковую модель для экспериментов, а не ответный интерфейс для конечного пользователя. Для переписки берите ChatGLM3-6B без суффикса Base. Сначала определите метрику вашей задачи: правдоподобное продолжение, точность по эталону или качество после дообучения; обычный чат-бенчмарк для этого checkpoint не отражает его назначение.
Официальный паспорт говорит, что без выравнивания по человеческому намерению этот checkpoint нельзя использовать для многоходовых бесед. Поэтому сценарии function call, code interpreter и агента, описанные для диалоговой ветки семейства, нельзя автоматически приписывать Base. Пример загрузки исторический и использует trust_remote_code; изоляция кода и совместимость библиотек требуют отдельной проверки.
Каталог GPT House
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.