GLM系列模型及DeepSeek技术分析报告
核心模型规格对比
| 模型名称 | 参数量 | 关键特性 | 基准测试表现 |
|---|---|---|---|
| GLM-4-32B | 320亿 | 多模态支持 | AIME 2425 |
| GLM-Z1-Air-32B | 32亿 | 轻量化设计 | LiveCodeBench |
| DeepSeek-R1 | 6710亿 | 超大参数量 | GPQA 50 tokens |
| GLM-4-Flash-25041415 | – | 快速推理 | HTML/CSS/JS处理 |
关键技术指标
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处理能力：
- DeepSeek-R1支持800 tokens连续处理
- AirX系列优化至200 tokens处理
- KV Cache技术应用显著提升推理效率
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硬件适配：
- 全面支持NVIDIA H100/A100/4090/5090架构
- 单卡部署32B参数模型能力
行业应用方向
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AIGC领域：
- SVG/HTML/CSS/JavaScript内容生成
- 端到端强化学习(End-to-end RL)框架
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研究领域：
- Deep Research模块支持深度分析
- LiveCodeBench编程基准测试表现优异
市场动态
- 正在推进IPO筹备工作
- MaaS(模型即服务)商业模式验证中
- 与z.ai建立技术合作关系
性能观察
- 32B参数模型成为各系列标准配置
- 671B级超大模型开始进入实用阶段
- 多模态处理能力显著提升（支持SVG等格式）
注：所有时间戳数据均显示模型响应时间在毫秒级(00:00:00)
