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    智谱最新大模型 GLM-5 官网上线,有哪些值得关注的亮点? 使用感受如何? 知乎科技特别活动「AI 请接招」正在进行中! 无论是出题考验 or 犀利吐槽,诚邀各位人类发挥奇思妙想,向AI发起挑战! 更多活动玩法+奖励详情🔎 A… 显示全部 关注者 335
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    Kimi K2 7 有多模态没有 1M,而套餐 199 起步才有性价比; GLM 5 2 DeepSeek V4 Pro 有 1M 没多模态,且 GLM 买不到、49 档性价比也还是不高; Minimax M3 那边倒是多模态 + 1M 都有,49 档套餐相对良心;但模型稳定性差,平均水平也不如 GLM Kimi,用作主力模型的话要比较操心;
  • 如何评价智谱6月17日正式发布并开源GLM-5. 2模型?
    就是GLM卡真缺,是真卡 要是 super grok 能用MIT的 glm 5 2就好了,别用那么多卡部署自己的大聪明了行不行 AI三G头里 GLM 模型有多聪明😎卡就有多缺😱 Grok 卡有多充裕😎模型就多笨😵‍💫 而 Gemini 还沉浸在自己的艺术里☝️🤓 发布于2026-06-17 01:23 连击风 49 人赞同
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    GLM-5 1 拆成 4 个文件,8 分 33 秒。 V4 Pro 拆成 5 个文件,9 分 11 秒。 速度差不多,V4 拆得更细。 但孟健的结论是 GLM 在大文件场景下对全局的把控更稳,这个和很多人的实际体验一致。 项目架构分析上倒是各有胜负。 V4 Pro 输出更全面,用表格从不同维度给了评分。
  • glm4. 7发布,实际体验怎样? - 知乎
    GLM-4 7 基本上在所有类型的题目上都显著强于GLM-4 6,因此对比已无意义。 下面重点解析GLM-4 7 (Think)跟编程标杆,也是分数最接近的Sonnet 4 5 (Think)对比。 优势: 上下文幻觉:在长文本信息提取类考察点上,4 7 推理模式的幻觉抑制更好,能以更大概率做出低幻觉
  • 如何评价清华大学发布的GLM-130B? - 知乎
    从数据运营和文本分析角度,我并没有使用130B,而是直接使用的基于GLM-130B千亿基座模型ChatGLM,先说结论:从可商业化落地B端NLP业务角度来说,ChatGLM是目前国内大模型中唯一可用的,也是目前唯一值得期待的可国产化代替chatgpt的模型。





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