GLM-Realtime
智谱 AI 推出的一款独具特色的模型。其最大亮点在于具备实时且端到端的交互能力,能够迅速理解视频内容,并及时与用户展开语音对话,这种即时性为用户带来了无比流畅的交互体验。比如在智能监控等即时场景中,它能瞬间对监控画面里的内容作出反应并告知用户。
该模型支持长达两分钟的记忆功能,这确保了对话的连贯性。在交流过程中,模型不会轻易遗忘之前提及的关键信息,从而在处理多轮对话时能够更好地理解上下文,就如同日常聊天中对方能记住先前话题一样,使对话自然且顺畅。
此外,其具有创新性的大模型清唱功能为交互增添了趣味和娱乐性,在娱乐、陪伴等场景中具有潜在应用价值。
从应用角度来看,当它被集成至智能眼镜或陪伴玩偶等设备时,就宛如一个随身助理。例如,使用者佩戴智能眼镜看到周围事物后,能够即刻提问,GLM-Realtime 几乎能实时理解眼前状况并给出回应。对于未来的硬件设备,这种即看即理解、即问即答的模式极有可能成为标配。其 API 已在智谱开放平台上线,并且对标 GPT-4o,现阶段还可免费调用,这为开发者带来了极大便利,在商业场景拓展方面也极具潜力,比如能够通过 FunctionCall 功能调用外部知识和工具,以满足不同的业务需求。
GLM-4V-Plus
在计算机视觉领域实现了显著升级。它具有极强的适应性,能够处理从 224×224 等低分辨率到 4K 超清等高分辨率的图像输入。不管是较为模糊、信息含量较少的小图像,还是细节丰富、高清的大图像,它都能出色应对。这恰似一位擅长处理各类难度任务的能手,无论任务简单还是复杂,都能游刃有余。
它支持极长宽比图像的识别,并且在减少 Token 消耗的同时确保了高效识别。Token 消耗的降低意味着在处理相同任务时能够节省计算资源,提升处理效率,这在大规模数据处理或资源有限的情况下尤为关键。
在视频处理方面,新版本能够应对长达 2 小时的视频。这为长视频内容的分析、摘要和监控等需求提供了全新的解决方案。可以想象,在影视制作中,当面对一段上百分钟的素材需要归纳剪辑时,GLM-4V-Plus 能够先为用户进行初筛与摘要,帮助用户迅速定位重要内容,为创作者节省大量繁琐的人工操作。而且无论是小图还是 4K 图像都能有效应用,大大提高了不同规格图像数据处理的效率。它还拥有卓越的图像理解能力,并具备基于时间感知的视频理解能力,比如在一个视频场景中,它能够精准描述出随着时间推移画面中各种元素的动态变化。在多个公开榜单上,均展现出显著的效果提升,对比 Gemini-2.0、GPT-4o、Claude3.5 等美国企业最新的标杆模型,可见其在视觉理解能力方面处于领先水平。
GLM-4-Air
是一个以高性价比见长的模型。智谱 AI 针对对话和文本创作需求对其进行了升级,推出的 GLM-4-Air-0111 版本性能良好。它在训练数据和流程上进行了全面优化。通过优化,在部分任务上能够接近更大规模模型的性能。这就如同一位接受了特殊训练的运动员,虽然自身条件可能不如大型选手,但通过技巧和策略(优化训练数据和流程),能够在一些项目上取得与大型选手相近的成绩。
它保持着相对精简的配置,然而精简并不意味着性能受损。相反,在某些任务场景下能够发挥出与大型模型类似的效果。同时,它的调用费用降低为原先的一半。这一优势极具吸引力,大幅降低了开发和部署的门槛。对于个人和初创开发者来说,这非常重要,尤其是那些资源有限、预算紧张,但又渴望涉足大模型应用开发的个人和团队。对于他们而言,GLM-4-Air-0111 无疑是迈向大模型应用的轻便之选,在花费不多的情况下就能体验和应用大模型的技术能力,满足诸如进行简单对话测试、初稿创作等任务需求。
对比分析:GLM-Realtime、GLM-4V-Plus 与 GLM-4-Air
功能特点对比
GLM-Realtime:侧重于多模态的实时交互,尤其在视频内容理解和语音对话方面表现卓越。其记忆功能和清唱功能独具特色。实时性和娱乐性在一定程度上是其卖点,并且主要应用于需要及时响应、与外界环境(如视觉场景)互动的场景,例如辅助智能穿戴设备、智能监控中的实时反馈等。
GLM-4V-Plus:主要聚焦于视觉理解能力,无论是图像的分辨率适应性、长宽比适应性等都十分出色,而且在视频处理时长方面可达两小时,相比之下这个功能在另外两个模型中并非重点。它更适用于对计算机视觉处理有较高要求的场景,如长视频内容创作辅助、复杂图像识别监控等。
GLM-4-Air:走的是性价比路线,对于预算不充裕的个人和初创开发者是理想的选择。它在自然语言处理中的对话和文本创作等需求上能够满足基本使用,并且接近较大规模模型的表现,精简配置和低调用费用是其主要特点,主要在对成本敏感的语言应用开发场景中占据优势。
应用场景对比
GLM-Realtime:因其实时交互能力,主要应用于即时通信、智能硬件等场景。例如集成到智能眼镜,当使用者看到某个物体或场景后能马上询问相关信息并获得反馈,在智能语音助手类设备、智能监控场景的实时告警与信息反馈等场景中也具有巨大的应用潜力。
GLM-4V-Plus:主要应用于影视制作、图像与视频监控安防、计算机视觉研究等场景。例如影视编导能够利用它对视频素材进行快速理解、归纳整理出重点内容,安防监控系统可以运用其对不同摄像头采集到的变化多样的图像与视频进行高效识别。
GLM-4-Air:主要应用于一些基础的对话系统开发,适合小型聊天机器人开发、文本创作辅助等场景。像是自主开发个人写作助手或者小型客服聊天界面之类的场景,开发者无需承担过高费用和复杂配置就能开展相关开发工作。
技术能力对比
GLM-Realtime:技术上体现为端到端的多模态交互、短时间的记忆功能、可拓展的 FunctionCall 功能等。例如在视频通话场景下,可以一边理解视频画面一边利用 FunctionCall 功能调用外部知识解答画面中的问题。
GLM-4V-Plus:主要是视觉技术上的突破,如处理多种分辨率组合的图像、不同时长视频处理、减少 Token 消耗的同时保证高效识别等。这些技术手段使其在视觉理解领域展现出强大实力。
GLM-4-Air:重点在于训练数据和流程的优化,在不占用过多资源的情况下能够达到接近大规模模型的性能表现,体现在技术上就是一种高效的语言处理精炼方式。
市场评价:GLM-Realtime、GLM-4V-Plus 及 GLM-4-Air
创新带来的期待
这三个模型在发布时均带有不同程度的创新点,受到市场的一定期待。GLM-Realtime 以其实时交互和清唱等独特创新功能在市场上引发关注。对于智能硬件厂商来说,他们看到了未来在实时反应类智能设备交互上运用其技术的潜力,普通消费者也对兼具聊天和娱乐功能(清唱)的智能交互产生兴趣。GLM-4V-Plus 在视觉理解能力上的升级,特别是长视频处理能力和对不同分辨率的适应能力,让影视制作、监控安全等行业的众多从业者看到了其可能带来的效率提升和成本降低的希望。许多人期待它能成为视觉内容处理的新解决方案,减少人力成本并提高处理下限(如适应低分辨率等)。GLM-4-Air 的高性价比使得更多个人开发者和小企业开发者有机会参与大模型开发,这在市场上是一次降低开发门槛的积极尝试。尤其是在开发语言服务类应用小产品时,提供了价格适宜的选择,被认为是打开了部分市场需求的窗口。
市场定位差异好评
它们各自不同的市场定位获得了受众的正面评价。GLM-Realtime 由于主打实时交互,市场将其定位为未来即时智能交互设备或者短互动场景下的可能技术支撑,需要此类技术的厂商与开发者对其持积极肯定的态度。GLM-4V-Plus 定位于视觉理解的强化版,在图像和视频相关的商业场景中备受看好,比如在广告制作中的视频素材分析筛选、监控领域的图像智能分析等方面,市场对其在视觉理解领域深度和广度的拓展给予好评。而 GLM-4-Air 因高性价比,以个人开发者和初创企业的开发者为目标群体,这个群体对其评价颇高,拥有了更亲民的大模型解决方案。
潜力与竞争并存
尽管获得了积极评价,它们仍面临着一些竞争和挑战。在 GLM-Realtime 方面,虽然清唱等功能独特,但在实时交互和语音对话领域已有其他竞争对手布局,如谷歌等在语音助手方面不断探索实时交互性的改进,它需要进一步巩固自身在多场景尤其是智能硬件交互中的独特地位。GLM-4V-Plus 尽管视觉能力出众,但人工智能视觉领域竞争激烈,国内外多家厂商都在不断提升自身的视觉处理能力极限,它需要持续在视频时长处理、分辨率适应等方面保持优势,并拓展新的技术能力。GLM-4-Air 虽然性价比高,但也存在性能或许并非顶级的担忧,在面对一些成熟的免费或低成本语言模型(如某些互联网巨头推出的基础对话模型)时,它需要在功能优化、应用案例拓展上不断前进,提升在开发者心中的地位。