应用介绍
智谱清言是北京智谱华章科技推出的AI助手，基于中英双语大模型ChatGLM。它不只回答问题，还会把目标拆成步骤，调用搜索、数据查询、绘图与代码运行等工具，一步步完成任务并交付结果。通用问答、媒体写作、编程开发等日常需求可以直接提出，学术论文、网页设计、数据分析、金融研究也有对应的处理路径。从构思到落地，一句话就能开工。
对标GPT-4V
国产大模型估值最高创企，为何是智谱AI？
仅用4个月时间，这家公司就甩出最新成绩证明了自己——
自研大模型ChatGLM3，不止是底层架构，就连模型功能都进行了全方位大升级。
性能上，最直观的表现就是“疯狂屠榜”，所有50个大模型公开性能测评数据集中，拿下44个全国第一；
产品上，率先搞定了用户关注度MAX的代码解释器功能，能生成甚至直接跑通代码！
现在这个新功能已经人人可玩，我们也试着用它给大伙儿比了个心。
值得一提的是，这个功能也是国内首家。
所以，从智谱AI发布的ChatGLM3中，究竟能深挖出什么最新的技术细节？
行业又能否从中嗅出什么大模型新动向？
我们从智谱AI的ChatGLM3发布会中一探究竟。
ChatGLM3长啥样？
稍早之前，量子位就获悉了智谱AI将发布迭代后基座模型的消息，取名ChatGLM3。
发布会上，升级后的ChatGLM第三代正式对外披露，主要在4个方面秀出亮点，对比上一代有不小提升。
首先是性能的提升。
据介绍，结合此前ChatGLM系列模型的开发经验，智谱AI采用了独创的多阶段增强与训练方法，同时丰富了训练数据，优化了训练方法，使训练更为充分。
评测结果显示，与ChatGLM2系列模型相比，ChatGLM3一出，性能屠榜：
同尺寸模型中，ChatGLM3拿下了44个中英文公开数据集测试国内第一。
其次是推理能力方面，更为高效，成本也更低。
官方介绍，ChatGLM3系列模型采用了最新的高效动态推理和显存优化技术。
相同硬件、模型条件下，当前的推理框架相较于目前的最佳开源实现——UC伯克利分校提出的vLLM以及Hugging Face TGI的最新版本，推理速度提升了2-3倍。
同时成本降低一倍。目前ChatGLM3系列模型的推理成本，每千tokens仅需要0.5分。
以及ChatGLM3还具备了全新的Agent智能体能力。
智谱AI介绍说，本次迭代后的ChatGLM3集成了自研的AgentTuning技术，激活了模型智能代理能力。
由此也使得ChatGLM3作为国产大模型，能够原生支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统等复杂场景。
呈现在实际数据中，ChatGLM3系列在智能规划和执行方面，比ChatGLM2系列提升1000%；而ChatGLM3-turbo在最新AgentBench上和GPT-3.5接近，还小有胜出。
值得注意的一点是，纵使进行全方位的升级迭代，智谱AI在大模型道路上还是继续秉承着开源的开放思想。
至于这一次在开源价值方面的拓展动作，存在于多个细分领域：
包括对话模型ChatGLM3-6B、长文本模型ChatGLM3-6B-32K、多模态模型CogVLM-17B和智能体AgentLM在内，统统开源。
尤其提到，60亿参数的ChatGLM3-6B已开源，它在44个对话模型数据集上的9个榜单中，国内排名第一；且32k版本ChatGLM3-6B-32K在LongBench中表现最佳。
智谱AI CEO张鹏在发布会现场提到，此前智谱AI开源的ChatGLM-6B，已经有超过千万的下载量。开放的态度对于智谱AI现在4个月发展出新一代基座模型，是功不可没的。
是以发布领先、好用的模型，吸引开发者和B端用户，逐步构建起自研大模型和合作伙伴筑建的模型生态——智谱AI正是这条路线的实践者。
应用功能
- 自动规划：说清目标后自动拆成可执行步骤，按顺序推进到结果。
- 工具调用：联网搜索、查数据、画图、写代码并直接运行，不停留在文字。
- 多步协作：复杂任务分步执行并自查，过程不必逐段盯着指挥。
- 学术辅助：文献整理、数据分析与论文写作放在一条流程里完成。
- 代码开发：从需求描述生成前端页面与全栈应用，还能调整交互。
适用场景
- 学术论文：整理文献、跑数据、写初稿，把研究流程收进同一次对话。
- 网页设计：把需求写成一句话，生成页面代码并调整交互细节。
- 数据分析：多来源数据清洗、建模、出图，最后给出可读的结论。
- 金融研究：盯资讯、做财务分析、出结构化报告，省下资料整理时间。
- 职场写作：新闻稿、公众号推文、产品介绍按时交稿，先出可改的草稿。
