GLM-4 32B — мощный ИИ для программирования, но с ограничениями

Новый фаворит в программировании: GLM-4 32B

Искусственный интеллект GLM-4 32B действительно произвёл революцию в мире программирования, получив широкую известность благодаря своей способности генерировать код на уровне, который ранее был недоступен для аналогичных моделей. Это не просто очередной инструмент; GLM-4 32B способен создавать сложные программы, включая визуализации и интерактивные симуляции, что выделяет его на фоне конкурентов, таких как Gemini 2.5 Flash. При этом его скорость вывода достигает 22 токенов в секунду, что делает работу с ним быстрой и эффективной. Высокий уровень детализации и способность выдавать длинные ответы без обрезок привлекают разработчиков, стремящихся к качественному результату. Однако, несмотря на все его достоинства, GLM-4 32B не лишён недостатков: он уступает в некоторых областях, таких как низкоуровневое программирование и переводы. Поэтому, хоть это и мощный инструмент для креативных задач, для узкоспециализированных приложений могут понадобиться другие модели.

Успех в генерации сложного кода

GLM-4 32B достигла выдающихся результатов в генерации сложного кода, демонстрируя уникальные возможности, которые выделяют её на фоне конкурентов. Способность модели создавать код размером до 630 строк с нуля — это не просто впечатляющий показатель, а реальный прорыв в разработке программного обеспечения. Особенно стоит отметить её успехи в визуализации динамических процессов. В то время как Gemini 2.5 Flash предлагает статичные изображения, GLM-4 способна реализовать интерактивные симуляции, такие как модель Солнечной системы или функционирование нейронных сетей. Это открывает новые горизонты для программистов и исследователей, позволяя им создавать сложные и наглядные проекты. В результате, GLM-4 становится мощным инструментом для творчества и разработки, что делает её незаменимой для тех, кто стремится к инновациям в своих программных решениях.

Высокая производительность и эффективность

Одной из выдающихся черт модели GLM-4 32B является её высокая скорость обработки данных. С использованием трёх видеокарт RTX 3090 она демонстрирует выдающиеся показатели, достигая частоты вывода в 22 токена в секунду. Этот показатель остаётся практически стабильным даже при применении квантования Q4_K_M, что приводит лишь к незначительному снижению производительности на 2%. В рамках тестов GPQA модель продемонстрировала уровень точности 44%, что также выше, чем у конкурентов - 42% после аналогичной обработки.

Кроме того, GLM-4 32B выделяется среди других языковых моделей тем, что не ограничивается короткими ответами, а наоборот, охотно предоставляет длинные и содержательные ответы, что делает её более полезной для сложных задач. Важным фактором, способствующим высокой производительности, является её KV-кэш, который в разы эффективнее аналогичных решений на рынке, что особенно критично для моделей больших объёмов, таких как эта, на 32 миллиарда параметров.

Недостатки и ограничения

Несмотря на впечатляющие способности GLM-4 32B в области программирования и креатива, модель имеет ряд недостатков, которые могут ограничивать её применение в определенных сценариях. Одной из наиболее заметных проблем является её производительность при работе с кодом на языке C и другими низкоуровневыми языками, где она не может конкурировать с Qwen 2.5 Coder. Это может стать препятствием для разработчиков, которые ищут надежный инструмент для написания системного программного обеспечения или низкоуровневых приложений.

Также стоит отметить, что GLM-4 не блестит в области перевода текстов, что является серьезным ограничением, если пользователю требуется многоязычная поддержка. При работе с длинными промптами, достигающими около 10,000 токенов, возможно появление случайных китайских иероглифов, что ставит под сомнение качество выводимого результата. Кроме того, настройка температуры в модели требует особой осторожности, особенно на платформе OpenRouter, где возникают проблемы из-за специфики самплеров, что может негативно повлиять на качество генерации.

Использование для творческих и специализированных задач

GLM-4 32B демонстрирует выдающиеся результаты в области программирования и креативных проектов благодаря своей способности генерировать сложные и интерактивные визуализации, такие как симуляции Солнечной системы и нейронных сетей. Модели удается выдавать длинные и насыщенные ответы, что делает её идеальным инструментом для разработчиков и творческих людей, стремящихся к инновациям. Однако для узкоспециализированных задач, требующих высокой точности и глубокой проработки, таких как администрирование платформы Elasticsearch, GLM-4 может оказаться недостаточно мощной. В таких случаях стоит рассмотреть более мощные модели, такие как Llama 405B, которые обеспечивают более глубокую обработку данных и специализированные возможности для настройки под конкретные нужды.

Заключение

GLM-4 32B действительно выделяется среди современных моделей искусственного интеллекта благодаря своей впечатляющей способности к генерации кода и интерактивным ответам. Это делает её особенно привлекательной для программистов и творческих специалистов, ищущих мощные инструменты для работы. Высокая скорость вывода и возможность выдачи длинных ответов дают пользователям значительное преимущество в проектах, где важна детализация и динамика.

Однако нельзя забывать о её ограничениях. Несмотря на отличные результаты в создании сложных визуализаций и кода, GLM-4 32B показывает слабость в узких областях, таких как низкоуровневый код и перевод. Пользователи должны быть осведомлены о нежелательных артефактах в виде случайных символов при работе с длинными промптами и о необходимости внимательного выбора параметров, чтобы избежать снижения производительности. Тем не менее, её преимущества в области программирования и креативных задач делают GLM-4 32B перспективным выбором для разработчиков, которые ищут баланс между мощностью и интерактивностью.