GLM - Zero - Preview是什么

GLM - Zero - Preview是由北京智譜華章科技有限公司于2024年12月31日發布的首個基于擴展強化學習技術訓練的推理模型。它是GLM家族中專注于增強AI推理能力的模型。

在這個人工智能蓬勃發展的時代，各種類型的模型不斷涌現。GLM - Zero - Preview的出現，為推理任務提供了新的解決方案。它與以往模型有所不同，是專門針對提升推理能力而構建的。這種針對性的設計使得它在處理需要邏輯思考和深度分析的任務時，能夠發揮獨特的作用。

GLM - Zero - Preview的特點

推理能力的多方面提升

• 邏輯推理方面：GLM - Zero - Preview善于識別邏輯漏洞，在面對一些具有迷惑性或者邏輯陷阱的問題時表現出色。例如在“7、9、11、13中如何用3個數字相加得到30”的問題上，它能夠識別數字的特點，意識到其中9可以倒置為6，從而得出6 + 11+ 13 = 30的答案，并且能夠模擬多種假設和可能性，通過不同的邏輯路徑去分析問題，嘗試從多個角度找到解決方案，就像人類在解決邏輯謎題時會不斷嘗試各種思路一樣。

• 數學運算方面：GLM - Zero - Preview具有強大的歸納與演繹能力。能夠快速處理復雜的數學運算，涉及的領域包括代數、微積分、概率統計等。例如在2025年考研數學一的測試中，它能夠得到126分（總分150）的成績，達到優秀研究生水平，而且可以提供詳細的解題過程，幫助使用者理解問題的核心思路和解題步驟，這一能力對于很多在數學學習、研究或者應用中的人來說非常有幫助，例如學生在做數學作業或者科研人員在進行數學建模等場景下，它可以成為一個得力的助手。

• 代碼編寫方面：對多種編程語言熟練掌握，有助于開發者迅速編寫代碼。例如，當收到“幫我用html寫一個有趣的第一人稱射擊游戲”的指令時，它能迅速獨立完成游戲。這體現了它在代碼生成方面的高效性和準確性，開發者可以利用這一特性快速生成代碼框架或者解決代碼編寫過程中的問題，提高開發效率。

與基座模型對比的優勢

與基座模型相比，GLM - Zero - Preview在不顯著降低通用任務能力的情況下，在專家任務能力方面大幅提升。這種能力的提升是較為難得的，在很多模型中往往在提升特定任務能力時容易削弱通用任務能力，而GLM - Zero - Preview很好地平衡了這兩者之間的關系。在AIME2024、MATH500和LiveCodeBench評測中，其效果與OpenAI - o1 - Preview相當，這一評測結果也從側面證實了它在專家任務能力上的出色表現。

GLM - Zero - Preview的應用場景

學術教育領域

• 在數學學習方面，由于它在數學推理和運算方面的強大能力，學生可以利用該模型來解決數學難題。無論是代數運算、微積分求解還是概率統計問題，GLM - Zero - Preview都能夠提供詳細的推理過程和準確的答案，就像擁有一個隨時可以輔導數學作業并且講解透徹的智能老師。例如學生在準備數學考試時，可以向模型提問練習題或者考試中的疑難問題，進行針對性的學習和提高。

• 在邏輯課程學習中，邏輯謎題和推理問題常常是教學的關鍵部分。此模型善于識別邏輯漏洞、能假設多種可能性的特性，可以幫助學生更好地理解邏輯原理，通過分析模型解決邏輯問題的思路，提升自身的邏輯思維能力。例如在哲學系的邏輯課程或者計算機系的數據結構與算法課程中的邏輯部分等場景下非常適用。

軟件開發領域

• 在軟件開發的初期階段，開發者可以利用GLM - Zero - Preview熟練編寫代碼的能力快速生成代碼框架。這在項目開發中的作用不容小覷，能夠大大加快項目的啟動速度，提高整體的開發效率。例如一個小團隊準備開發一款基于html的網頁游戲，就可以利用模型快速生成基礎的代碼框架，然后再根據需求進行具體的功能開發。

• 當開發過程中遇到代碼錯誤時，GLM - Zero - Preview還能幫助調試代碼，快速識別錯誤并給出修復建議，減少開發者排查錯誤的時間成本。在軟件開發過程中，代碼調試往往耗費大量的精力和時間，有這樣一個智能的助手協助進行初步的錯誤排查，可以讓開發者將更多精力投入到更高層次的架構設計和功能實現上。

GLM - Zero - Preview與其他模型的比較

與OpenAI - o1 - Preview的比較

在AIME2024、MATH500和LiveCodeBench評測中，GLM - Zero - Preview的效果與OpenAI - o1 - Preview相當。這意味著在這些特定的評測領域，兩個模型具有相近的性能表現。例如在AIME2024這個數學賽事相關的評測場景下，兩者都能夠針對復雜的數學問題提供有效的解決方案。然而，實際應用中可能在不同的任務類型和場景下，還會存在一些細微的差別，具體取決于任務的特性以及輸入數據的格式等因素。

與OpenAI - o3模型的比較

目前GLM - Zero - Preview與OpenAI - o3模型還存在不少差距。不過這也是GLM - Zero - Preview模型有改進和發展空間的地方。OpenAI - o3模型在很多領域已經展現出了很強的能力，而GLM - Zero - Preview處于劣勢的同時也在不斷地通過優化迭代強化學習技術來逐步縮小這種差距，比如未來會推出正式版GLM - Zero，擴展深度思考的能力到更多的通用技術，不斷朝著更為強大的方向發展。

GLM - Zero - Preview的使用方式

• 用戶層面的使用（智譜清言平臺）：用戶可以在「智譜清言」中的「Zero推理模型」智能體免費使用GLM - Zero - Preview。在使用過程中支持上傳文字或圖片，模型會輸出完整的推理過程。例如你想詢問一個邏輯推理問題或者尋求數學題的解答，只要在這個平臺上傳相關文字信息，就能得到模型的回復。這一過程非常簡單便捷，不需要額外復雜的操作手法，方便了普通用戶對該模型強大推理能力的體驗需求。

• 開發者層面的使用（智譜開放平臺）：對于開發者而言，可以在「智譜開放平臺」中，通過API進行調用。開發者可以將GLM - Zero - Preview整合到自己的應用程序或者項目中，利用它的推理能力來增強應用的功能性。比如開發教育類軟件時，可以借助該模型對邏輯題或者數學題進行解答，然后將結果輸出到軟件界面，供使用者查看。這種使用方式使得GLM - Zero - Preview能夠在更多的場景中發揮作用，拓寬了應用的邊界。