ChatGLM
ChatGLM é uma série de modelos de linguagem grandes bilíngues (chinês-inglês) de código aberto desenvolvida pela Zhipu AI e Tsinghua KEG, caracterizada por capacidades de diálogo suave e baixos limites de implantação.
https://chatglm.cn/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Apr 16, 2026
Tendências de Tráfego Mensal do ChatGLM
O ChatGLM experimentou um ligeiro declínio de 0,9% no tráfego, com 2,4M de visitas em outubro de 2025. Sem atualizações significativas de produto ou atividades de mercado notáveis, este declínio pode refletir flutuações normais do mercado ou pequenas mudanças no interesse dos usuários.
O que é ChatGLM
ChatGLM é uma família de modelos de linguagem grandes de código aberto projetados para tarefas de diálogo, com versões que variam de 6 bilhões a 130 bilhões de parâmetros. Desenvolvido em conjunto pela Zhipu AI e pelo Grupo de Engenharia de Conhecimento (KEG) da Universidade de Tsinghua, os modelos ChatGLM são treinados em corpora massivos de chinês e inglês, otimizados para perguntas e respostas e interações conversacionais. A série inclui ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B e o mais recente ChatGLM3-6B, cada um aprimorando seu predecessor com desempenho melhorado, entendimento de contexto mais longo e capacidades de inferência mais eficientes.
Principais Recursos do ChatGLM
ChatGLM é um modelo de linguagem de diálogo bilingue (chinês e inglês) de código aberto, baseado no framework General Language Model (GLM). Utiliza tecnologia semelhante ao ChatGPT, otimizado para perguntas e respostas e diálogos em chinês. Treinado em cerca de 1T de tokens de corpus em chinês e inglês, incorpora ajuste fino supervisionado, bootstrapping de feedback e aprendizado por reforço com feedback humano. O modelo está disponível em vários tamanhos, sendo o ChatGLM-6B uma versão menor e mais acessível que pode ser implantada localmente em hardware de consumo.
Suporte Bilingue: Otimizado para processamento de linguagem em chinês e inglês, tornando-o versátil para aplicações multilingues.
Baixa Barreira de Implantação: Pode ser implantado localmente em placas gráficas de consumo, com quantização INT4 exigindo apenas 6GB de memória de GPU.
Série de Modelos Abrangente: Oferece vários tamanhos e especializações de modelos, incluindo modelos base, modelos de diálogo e modelos de texto longo como ChatGLM3-6B-32K.
Técnicas Avançadas de Treinamento: Utiliza ajuste fino supervisionado, bootstrapping de feedback e aprendizado por reforço com feedback humano para melhorar o desempenho.
Código Aberto: Totalmente aberto para pesquisa acadêmica e gratuito para uso comercial após registro, promovendo o desenvolvimento impulsionado pela comunidade.
Casos de Uso do ChatGLM
Processamento de Linguagem Natural: Pode ser utilizado para diversas tarefas de NLP, como geração de texto, resumo e perguntas e respostas em chinês e inglês.
Chatbots e Assistentes Virtuais: Ideal para criar sistemas de IA conversacionais capazes de engajar em diálogos de múltiplas voltas.
Criação de Conteúdo: Auxilia na geração de conteúdo criativo, artigos e outros materiais escritos em chinês e inglês.
Geração e Assistência de Código: Com modelos como CodeGeeX, pode ajudar em tarefas de programação e geração de código.
Ferramentas Educacionais: Pode ser usado para criar experiências de aprendizagem interativas e responder a perguntas de estudantes em múltiplos idiomas.
Vantagens
Capacidades bilingues tornam-no versátil para aplicações em chinês e inglês
Requisitos de hardware baixos permitem acessibilidade generalizada e implantação local
Natureza de código aberto incentiva contribuições e melhorias da comunidade
Desvantagens
Tamanho menor do modelo pode limitar o desempenho em comparação com modelos de linguagem maiores
Potencial para gerar informações imprecisas ou enviesadas, como em todos os modelos de IA
Requer uso e monitoramento cuidadosos para prevenir mau uso ou consequências não intencionais
Como Usar o ChatGLM
Instalar pacotes necessários: Instale os pacotes Python necessários executando: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Importar o modelo e o tokenizador: Use o seguinte código para importar o ChatGLM:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
Gerar uma resposta: Gere uma resposta chamando o método chat:
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
Continuar a conversa: Para continuar a conversa, passe o histórico para chamadas subsequentes:
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
Usar a interface web: Para uma experiência mais amigável, visite https://chatglm.cn para usar a interface web do modelo ChatGLM maior
Baixar aplicativo móvel: Escaneie o código QR no site do ChatGLM para baixar o aplicativo móvel para iOS ou Android
Perguntas Frequentes do ChatGLM
ChatGLM é um modelo de linguagem bilingue aberto baseado no framework de Modelo de Linguagem Geral (GLM). Ele é treinado em dados chineses e ingleses e otimizado para tarefas de perguntas e respostas e diálogo.
Postagens Oficiais
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Análises do Site ChatGLM
Tráfego e Classificações do ChatGLM
2.4M
Visitas Mensais
#26965
Classificação Global
#591
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Nov 2024-Oct 2025
Insights dos Usuários do ChatGLM
00:03:29
Duração Média da Visita
2.87
Páginas por Visita
35.47%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do ChatGLM
CN: 80.39%
US: 3.71%
HK: 2.94%
TW: 1.39%
IN: 1.17%
Others: 10.4%
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