Точный ID весов
zai-org/GLM-Z1-32B-0414
Модель Z.ai
GLM-Z1-32B-0414: глубокое рассуждение
zai-org/GLM-Z1-32B-0414 — точный официальный весовой ID reasoning-ветки GLM-4-32B-0414. Разработчик описывает его как результат cold start и расширенного reinforcement learning с дополнительными задачами по математике, коду и логике. Это не обычная GLM-4-32B-0414 и не Rumination-версия для открытого исследования.
Коротко
Что важно знать о GLM-Z1-32B-0414
Пользовательский интент — решить задачу с проверяемым ответом и несколькими шагами: математическое доказательство, логическая проверка условия или анализ программного алгоритма. Карточка описывает deep thinking и отдельные рекомендации по принудительному началу рассуждения, шаблону чата и очистке истории. Эти настройки важны для воспроизводимости результата, но не превращают скрытые промежуточные шаги в доказательство правильности. Для кода проверяйте исполняемым тестом, для математики — независимой проверкой вывода. Авторские benchmark-сравнения с большими моделями отражают позиционирование релиза, не независимый AA-рейтинг.
Что умеет модель
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
Размер серии
32B по паспорту
Фокус
математика, код и логика
Тип
текстовая reasoning-модель
Лицензия весов
MIT по метке карточки
Все 5 характеристик, доступ и API
- Точный ID весов
- zai-org/GLM-Z1-32B-0414
- Тип
- текстовая reasoning-модель
- Размер серии
- 32B по паспорту
- Фокус
- математика, код и логика
- Лицензия весов
- MIT по метке карточки
Сценарии
Для каких задач подходит
- математические задачи с проверяемым ответом
- логический анализ условий
- объяснение и тестирование алгоритма
Выбирайте Z1-32B, если нужна reasoning-модель серии 0414 и достаточно ресурсов для 32B-весов. Для менее тяжёлого локального baseline сравните отдельный Z1-9B на одинаковых задачах. Если запрос открыт и требует поиска источников и многоэтапного исследования, сравните с Z1-Rumination-32B, чей паспорт описывает другое назначение и интеграцию поиска в процесс. Не приписывайте обычному Z1 встроенный веб-доступ только из-за соседнего варианта.
До внедрения
Что проверить
Карточка рекомендует управлять thinking и не сохранять скрытый ход в последующих сообщениях, чтобы уменьшить помехи истории. Но это детали шаблона, которые надо воспроизводить на выбранном runtime. Указанный max_new_tokens — параметр генерации, не автоматический гарантированный контекст. Модель может дать правдоподобную, но неверную цепочку; результат требует внешней проверки. Старый кодовый пример под префиксом THUDM не меняет точный проверенный ID zai-org.
Доступ и интеграция
Точная карточка помечает веса как MIT. Это не подтверждает тариф или наличие отдельного API для этого checkpoint. При локальном запуске используйте точный zai-org/GLM-Z1-32B-0414, проверьте шаблон чата и совместимость библиотек; сохранённый в карточке старый пример THUDM требует внимания к ревизии и источнику. Информация о доступе из РФ не выводится из лицензии весов.
Русский язык
GLM-Z1-32B-0414 на русском
Метаданные отмечают китайский и английский. Русские формулировки задач не подтверждены отдельной оценкой. Для русскоязычной математики и инженерных требований проверьте, сохраняет ли модель отрицания, определения и переменные при переходе между языками.
Внутри линейки
GLM-Z1-32B-0414 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-Z1-32B-0414
математические задачи с проверяемым ответом
- Тип
- Текст
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
сравнительный обзор с реальными источниками
- Тип
- Текст
GLM-Z1-9B-0414
локальный reasoning-baseline
- Тип
- Текст
GLM-4-9B-Chat
локальный пилот многоходового текстового помощника
- Тип
- Текст
- Контекст
- 128K для этого репозитория; 1M — другой вариант
Другие провайдеры
GLM-Z1-32B-0414: сравнение с альтернативами
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
GLM-Z1-32B-0414
Пользовательский интент — решить задачу с проверяемым ответом и несколькими шагами: математическое доказательство, логическая проверка условия или анализ программного алгоритма. Карточка описывает deep thinking и отдельные рекомендации по принудительному началу рассуждения, шаблону чата и очистке истории. Эти настройки важны для воспроизводимости результата, но не превращают скрытые промежуточные шаги в доказательство правильности. Для кода проверяйте исполняемым тестом, для математики — независимой проверкой вывода. Авторские benchmark-сравнения с большими моделями отражают позиционирование релиза, не независимый AA-рейтинг.
- Тип
- Текст
Claude Opus 5.5
Claude Opus 5.5 — первая модель семейства Claude 5.5. Anthropic описывает её как модель для агентного кодирования и работы со знаниями, с меньшей стоимостью запуска по сравнению с Opus 5.
- Тип
- Текст
GPT-6 Astra
Новый флагман OpenAI для сложных многошаговых задач, программирования, computer use, исследований и работы с документами.
- Тип
- Текст
Gemini 4 Argon
Google объявила Gemini 4 Argon, новую frontier-модель для сложных рабочих процессов в разработке ПО, корпоративной работе со знаниями и киберзащите. Доступ расширяется поэтапно.
- Тип
- Текст
Связи
Продолжить выбор
Проверка сведений
Подробности и источники
Разделить рассуждение и проверку
Паспорт описывает расширенное RL-обучение для математики, кода и логики. На практике выбирайте задачи с внешним ответом: тест программы, проверяемое вычисление или формально заданные условия. Длинный вывод сам по себе не является доказательством; оцените финальный ответ и возможность воспроизвести шаги. Для отличия от Rumination не добавляйте внешний поиск в этот профиль как встроенную возможность — инструменты подключает приложение.
Шаблон истории влияет на результат
Официальные инструкции рекомендуют enforced thinking и не переносить скрытое рассуждение в историю диалога. Это существенно для тестов: разные шаблоны способны изменить поведение одного и того же checkpoint. Закрепите ревизию весов, настройку семплирования и стратегию trimming до сравнения с 9B-версией. MIT на карточке относится к весам, но ничего не говорит о доступности внешнего хостинга или цене такого запуска.
Вопросы и ответы
FAQ о GLM-Z1-32B-0414
Что такое GLM-Z1-32B-0414?
Пользовательский интент — решить задачу с проверяемым ответом и несколькими шагами: математическое доказательство, логическая проверка условия или анализ программного алгоритма. Карточка описывает deep thinking и отдельные рекомендации по принудительному началу рассуждения, шаблону чата и очистке истории. Эти настройки важны для воспроизводимости результата, но не превращают скрытые промежуточные шаги в доказательство правильности. Для кода проверяйте исполняемым тестом, для математики — независимой проверкой вывода. Авторские benchmark-сравнения с большими моделями отражают позиционирование релиза, не независимый AA-рейтинг.
Работает ли GLM-Z1-32B-0414 на русском?
Метаданные отмечают китайский и английский. Русские формулировки задач не подтверждены отдельной оценкой. Для русскоязычной математики и инженерных требований проверьте, сохраняет ли модель отрицания, определения и переменные при переходе между языками.
Для каких задач подходит GLM-Z1-32B-0414?
Подходящие сценарии: математические задачи с проверяемым ответом; логический анализ условий; объяснение и тестирование алгоритма.
Когда выбирать GLM-Z1-32B-0414?
Выбирайте Z1-32B, если нужна reasoning-модель серии 0414 и достаточно ресурсов для 32B-весов. Для менее тяжёлого локального baseline сравните отдельный Z1-9B на одинаковых задачах. Если запрос открыт и требует поиска источников и многоэтапного исследования, сравните с Z1-Rumination-32B, чей паспорт описывает другое назначение и интеграцию поиска в процесс. Не приписывайте обычному Z1 встроенный веб-доступ только из-за соседнего варианта.
Какие ограничения есть у GLM-Z1-32B-0414?
Карточка рекомендует управлять thinking и не сохранять скрытый ход в последующих сообщениях, чтобы уменьшить помехи истории. Но это детали шаблона, которые надо воспроизводить на выбранном runtime. Указанный max_new_tokens — параметр генерации, не автоматический гарантированный контекст. Модель может дать правдоподобную, но неверную цепочку; результат требует внешней проверки. Старый кодовый пример под префиксом THUDM не меняет точный проверенный ID zai-org.
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.