GLM - Zero - Preview是什么

GLM - Zero - Preview是由北京智谱华章科技有限公司于2024年12月31日发布的首个基于扩展强化学习技术训练的推理模型。它是GLM家族中专注于增强AI推理能力的模型。

在这个人工智能蓬勃发展的时代，各种类型的模型不断涌现。GLM - Zero - Preview的出现，为推理任务提供了新的解决方案。它与以往模型有所不同，是专门针对提升推理能力而构建的。这种针对性的设计使得它在处理需要逻辑思考和深度分析的任务时，能够发挥独特的作用。

GLM - Zero - Preview的特点

推理能力的多方面提升

• 逻辑推理方面：GLM - Zero - Preview善于识别逻辑漏洞，在面对一些具有迷惑性或者逻辑陷阱的问题时表现出色。例如在“7、9、11、13中如何用3个数字相加得到30”的问题上，它能够识别数字的特点，意识到其中9可以倒置为6，从而得出6 + 11+ 13 = 30的答案，并且能够模拟多种假设和可能性，通过不同的逻辑路径去分析问题，尝试从多个角度找到解决方案，就像人类在解决逻辑谜题时会不断尝试各种思路一样。

• 数学运算方面：GLM - Zero - Preview具有强大的归纳与演绎能力。能够快速处理复杂的数学运算，涉及的领域包括代数、微积分、概率统计等。例如在2025年考研数学一的测试中，它能够得到126分（总分150）的成绩，达到优秀研究生水平，而且可以提供详细的解题过程，帮助使用者理解问题的核心思路和解题步骤，这一能力对于很多在数学学习、研究或者应用中的人来说非常有帮助，例如学生在做数学作业或者科研人员在进行数学建模等场景下，它可以成为一个得力的助手。

• 代码编写方面：对多种编程语言熟练掌握，有助于开发者迅速编写代码。例如，当收到“帮我用html写一个有趣的第一人称射击游戏”的指令时，它能迅速独立完成游戏。这体现了它在代码生成方面的高效性和准确性，开发者可以利用这一特性快速生成代码框架或者解决代码编写过程中的问题，提高开发效率。

与基座模型对比的优势

与基座模型相比，GLM - Zero - Preview在不显著降低通用任务能力的情况下，在专家任务能力方面大幅提升。这种能力的提升是较为难得的，在很多模型中往往在提升特定任务能力时容易削弱通用任务能力，而GLM - Zero - Preview很好地平衡了这两者之间的关系。在AIME2024、MATH500和LiveCodeBench评测中，其效果与OpenAI - o1 - Preview相当，这一评测结果也从侧面证实了它在专家任务能力上的出色表现。

GLM - Zero - Preview的应用场景

学术教育领域

• 在数学学习方面，由于它在数学推理和运算方面的强大能力，学生可以利用该模型来解决数学难题。无论是代数运算、微积分求解还是概率统计问题，GLM - Zero - Preview都能够提供详细的推理过程和准确的答案，就像拥有一个随时可以辅导数学作业并且讲解透彻的智能老师。例如学生在准备数学考试时，可以向模型提问练习题或者考试中的疑难问题，进行针对性的学习和提高。

• 在逻辑课程学习中，逻辑谜题和推理问题常常是教学的关键部分。此模型善于识别逻辑漏洞、能假设多种可能性的特性，可以帮助学生更好地理解逻辑原理，通过分析模型解决逻辑问题的思路，提升自身的逻辑思维能力。例如在哲学系的逻辑课程或者计算机系的数据结构与算法课程中的逻辑部分等场景下非常适用。

软件开发领域

• 在软件开发的初期阶段，开发者可以利用GLM - Zero - Preview熟练编写代码的能力快速生成代码框架。这在项目开发中的作用不容小觑，能够大大加快项目的启动速度，提高整体的开发效率。例如一个小团队准备开发一款基于html的网页游戏，就可以利用模型快速生成基础的代码框架，然后再根据需求进行具体的功能开发。

• 当开发过程中遇到代码错误时，GLM - Zero - Preview还能帮助调试代码，快速识别错误并给出修复建议，减少开发者排查错误的时间成本。在软件开发过程中，代码调试往往耗费大量的精力和时间，有这样一个智能的助手协助进行初步的错误排查，可以让开发者将更多精力投入到更高层次的架构设计和功能实现上。

GLM - Zero - Preview与其他模型的比较

与OpenAI - o1 - Preview的比较

在AIME2024、MATH500和LiveCodeBench评测中，GLM - Zero - Preview的效果与OpenAI - o1 - Preview相当。这意味着在这些特定的评测领域，两个模型具有相近的性能表现。例如在AIME2024这个数学赛事相关的评测场景下，两者都能够针对复杂的数学问题提供有效的解决方案。然而，实际应用中可能在不同的任务类型和场景下，还会存在一些细微的差别，具体取决于任务的特性以及输入数据的格式等因素。

与OpenAI - o3模型的比较

目前GLM - Zero - Preview与OpenAI - o3模型还存在不少差距。不过这也是GLM - Zero - Preview模型有改进和发展空间的地方。OpenAI - o3模型在很多领域已经展现出了很强的能力，而GLM - Zero - Preview处于劣势的同时也在不断地通过优化迭代强化学习技术来逐步缩小这种差距，比如未来会推出正式版GLM - Zero，扩展深度思考的能力到更多的通用技术，不断朝着更为强大的方向发展。

GLM - Zero - Preview的使用方式

• 用户层面的使用（智谱清言平台）：用户可以在「智谱清言」中的「Zero推理模型」智能体免费使用GLM - Zero - Preview。在使用过程中支持上传文字或图片，模型会输出完整的推理过程。例如你想询问一个逻辑推理问题或者寻求数学题的解答，只要在这个平台上传相关文字信息，就能得到模型的回复。这一过程非常简单便捷，不需要额外复杂的操作手法，方便了普通用户对该模型强大推理能力的体验需求。

• 开发者层面的使用（智谱开放平台）：对于开发者而言，可以在「智谱开放平台」中，通过API进行调用。开发者可以将GLM - Zero - Preview整合到自己的应用程序或者项目中，利用它的推理能力来增强应用的功能性。比如开发教育类软件时，可以借助该模型对逻辑题或者数学题进行解答，然后将结果输出到软件界面，供使用者查看。这种使用方式使得GLM - Zero - Preview能够在更多的场景中发挥作用，拓宽了应用的边界。