Точный ID весов
zai-org/glm-4-9b
Модель Z.ai
GLM-4-9B: базовые веса с окном 8K
zai-org/glm-4-9b — базовая 9B-модель старшей открытой линейки GLM-4, а не GLM-4-9B-Chat. Сам паспорт называет этот репозиторий Base-версией и указывает 8K контекста.
Коротко
Что важно знать о GLM-4-9B Base
Задача этих весов — служить исходной текстовой основой для продолжения и исследовательской адаптации. Разработчик в общем описании рассказывает и о способностях отдельной Chat-версии: многоходовом разговоре, инструментальных сценариях и длинном контексте. Эти фразы нельзя автоматически присваивать Base. Технически это самостоятельный checkpoint, который полезен для сравнения исходной модели с постобученной и для оценки своего дообучения. Авторские бенчмарки базовой версии дают ориентир для воспроизведения, но не заменяют тест на целевом языке и корпусе.
Что умеет модель
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
Контекст
8K по паспорту
Тип
Base, предобученные веса
Лицензия весов
собственная GLM-4 License
Все 4 характеристик, доступ и API
- Точный ID весов
- zai-org/glm-4-9b
- Тип
- Base, предобученные веса
- Контекст
- 8K по паспорту
- Лицензия весов
- собственная GLM-4 License
Сценарии
Для каких задач подходит
- исследование предобученной 9B-основы
- эксперимент по продолжению короткого текста
- контрольная точка для сравнения после дообучения
Выбирайте этот ID, когда нужен именно базовый GLM-4-9B с 8K, а не помощник для диалога или анализа длинного документа. Для чата возьмите отдельный glm-4-9b-chat, для сверхдлинного ввода — glm-4-9b-chat-1m, предварительно проверив ресурсы и качество. При сравнении не смешивайте Base и Chat в одной строке рейтинга без указания формата задачи.
До внедрения
Что проверить
8K — заявленный контекст этого репозитория; характеристики Chat на 128K и Chat-1M относятся к другим весам. Примеры могут требовать trust_remote_code и зависят от библиотек. Генерация Base может быть связной, но это не означает выравнивания под пользовательские инструкции или соблюдения границ безопасности. Прежде чем строить сервис, нужно отдельно оценить поведение после адаптации и обработку неподтверждённых утверждений.
Доступ и интеграция
Веса опубликованы под zai-org/glm-4-9b с меткой лицензии glm-4. В LICENSE описаны регистрация для коммерческого применения, сохранение уведомлений, а также требования к атрибуции «Built with glm-4» в определённых сценариях и названию производных моделей. Это не MIT, которой помечены отдельные репозитории серии 0414. Доступ к весам не доказывает наличие API, тарифов или региональных условий.
Русский язык
GLM-4-9B Base на русском
Карточка маркирована для китайского и английского и говорит о расширении языков серии, однако качество именно этого базового checkpoint на русском отдельно не показано. Проверяйте русское продолжение, терминологию и потери контекста собственным набором.
Внутри линейки
GLM-4-9B Base и модели Z.ai
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.
GLM-4-9B Base
исследование предобученной 9B-основы
- Тип
- Текст
- Контекст
- 8K по паспорту
GLM-4.5-Base
исследовательская базовая точка для GLM-4.5
- Тип
- Текст
GLM-4.5-Air-Base
исходный checkpoint для текстового дообучения
- Тип
- Текст
GLM-4-32B-Base-0414
оценка исходной 32B-основы до выравнивания
- Тип
- Текст
Другие провайдеры
GLM-4-9B Base: сравнение с альтернативами
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
GLM-4-9B Base
Задача этих весов — служить исходной текстовой основой для продолжения и исследовательской адаптации. Разработчик в общем описании рассказывает и о способностях отдельной Chat-версии: многоходовом разговоре, инструментальных сценариях и длинном контексте. Эти фразы нельзя автоматически присваивать Base. Технически это самостоятельный checkpoint, который полезен для сравнения исходной модели с постобученной и для оценки своего дообучения. Авторские бенчмарки базовой версии дают ориентир для воспроизведения, но не заменяют тест на целевом языке и корпусе.
- Тип
- Текст
- Контекст
- 8K по паспорту
Qwen3-Coder-Next-Base
Это предобученная основа для адаптации кодового агента, а не готовая Instruct-модель, которая обязана выполнять каждую пользовательскую команду.
- Тип
- Текст
Kimi K2 Base
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.
- Тип
- Текст
Связи
Продолжить выбор
Проверка сведений
Подробности и источники
Не заимствовать навыки Chat из общего абзаца
Паспорт GLM-4-9B расположен в общем описании семейства: рядом говорится о многоходовом диалоге и инструментах GLM-4-9B-Chat. В отдельной строке разработчик уточняет, что именно данный репозиторий — базовые веса с 8K контекста. Для редакционной идентичности это важнее широкого семейного анонса. Если задача пользователя — работа с документом или инструментарий ассистента, нужно сначала выбрать соответствующие Chat-веса, а не увеличивать допустимую длину в runtime у Base.
Как оценивать базовую модель
Для Base содержательный тест — продолжение текста на разрешённом корпусе и измерение изменений после целевой настройки. Обеспечьте одинаковую токенизацию и предобработку при сравнении с другим checkpoint. Авторская таблица задач не является независимым рейтингом и не отвечает на вопрос о русскоязычном рабочем процессе. Сохраните сами примеры ошибок: повторения, потерю инструкции, фактические выдумки и разрыв на границе 8K. Тогда выбор базы будет опираться на воспроизводимый эксперимент.
Собственная лицензия старой ветки
Файл LICENSE этого репозитория называется лицензией glm-4-9b и содержит условия, которых нет в простой метке «опубликованные веса»: регистрация коммерческого использования, уведомления и атрибуция продукта в перечисленных случаях. Он отличается от MIT у GLM-4-9B-0414. Перед разработкой производной модели проверьте текст про название и распространение применительно к своей схеме; этот профиль не является юридическим заключением.
Вопросы и ответы
FAQ о GLM-4-9B Base
Что такое GLM-4-9B Base?
Задача этих весов — служить исходной текстовой основой для продолжения и исследовательской адаптации. Разработчик в общем описании рассказывает и о способностях отдельной Chat-версии: многоходовом разговоре, инструментальных сценариях и длинном контексте. Эти фразы нельзя автоматически присваивать Base. Технически это самостоятельный checkpoint, который полезен для сравнения исходной модели с постобученной и для оценки своего дообучения. Авторские бенчмарки базовой версии дают ориентир для воспроизведения, но не заменяют тест на целевом языке и корпусе.
Работает ли GLM-4-9B Base на русском?
Карточка маркирована для китайского и английского и говорит о расширении языков серии, однако качество именно этого базового checkpoint на русском отдельно не показано. Проверяйте русское продолжение, терминологию и потери контекста собственным набором.
Для каких задач подходит GLM-4-9B Base?
Подходящие сценарии: исследование предобученной 9B-основы; эксперимент по продолжению короткого текста; контрольная точка для сравнения после дообучения.
Когда выбирать GLM-4-9B Base?
Выбирайте этот ID, когда нужен именно базовый GLM-4-9B с 8K, а не помощник для диалога или анализа длинного документа. Для чата возьмите отдельный glm-4-9b-chat, для сверхдлинного ввода — glm-4-9b-chat-1m, предварительно проверив ресурсы и качество. При сравнении не смешивайте Base и Chat в одной строке рейтинга без указания формата задачи.
Какие ограничения есть у GLM-4-9B Base?
8K — заявленный контекст этого репозитория; характеристики Chat на 128K и Chat-1M относятся к другим весам. Примеры могут требовать trust_remote_code и зависят от библиотек. Генерация Base может быть связной, но это не означает выравнивания под пользовательские инструкции или соблюдения границ безопасности. Прежде чем строить сервис, нужно отдельно оценить поведение после адаптации и обработку неподтверждённых утверждений.
Каталог GPT House
Выберите модель по задаче, а не только по названию
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.