--- title: "GLM (Zhipu AI) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "GLM_(Zhipu_AI)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 2405 wiki_created_at: 2026-09-06T23:03:29Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:03:29Z downloaded_at: 2026-09-07T22:50:55Z --- # GLM (Zhipu AI) (HU) **GLM (General Language Model)** — nagy nyelvi modellek (Large Language Model, LLM) családja, amelyet a Zhipu AI vállalat (2025-től Z.ai) fejlesztett ki a Csinghvai Egyetem (Peking) informatikai karának Knowledge Engineering Group (KEG) laboratóriumával közösen. A sorozat 6 milliárdtól 744 milliárd paraméterig terjedő modelleket foglal magában, amelyek elsősorban a kínai és az angol nyelvre összpontosítanak. Az architekturális alap megkülönböztető jellemzője az autoregressive blank infilling elvén alapuló előtanítási célfüggvény, amely az enkóder- és dekóder-alapú transformerek tulajdonságait egyetlen egységes sémában egyesíti.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3) A sorozat magában foglalja az alapul szolgáló előtanított modelleket, a párbeszédes változatokat (ChatGLM), a multimodális kiterjesztéseket (GLM‑4V, CogVLM), a specializált eszközöket (CodeGeeX kódgeneráláshoz, WebGLM webes kereséshez) és az ágensrendszereket (GLM‑4 All Tools, AutoGLM). A család fejlődése nyomon követhető a GLM‑10B-től (2021) és a GLM‑130B-től (2022) egészen a GLM‑4-ig (2024), a GLM‑4.5-ig (2025) és a GLM‑5-ig (2026), a sűrű (dense) architektúráktól a Mixture‑of‑Experts (MoE) felé való átmenettel és az ágensvezérelt forgatókönyvek előtérbe helyezésével.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) ## Történet és előzmények ### Intézményi kontextus A Zhipu AI-t 2019-ben alapította Teng Csie (Tang Jie) és Li Csüanczi (Li Juanzi), a Csinghvai Egyetem professzorai, a tudásgráfokra specializálódott KEG laboratórium bázisán. 2020-ban a vállalat nagy léptékű nyelvi modellek fejlesztésére összpontosított. 2023-ban 2,5 milliárd jüan befektetést vonzott (≈350 millió USD) az Alibaba Group, a Tencent, az Ant Group, a Meituan és a Xiaomi részvételével. 2025 júliusában a vállalat nyilvános márkáját Z.ai-ra változtatta, 2026 januárjában pedig tőzsdére lépett a Hongkongi Értéktőzsdén.[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-wiki_zhipu-5)[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-pandaily-6) ### Alapozó mű: GLM (2021–2022) Az alapvető előnyomtatvány „GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling" címmel 2021 márciusában jelent meg az arXiv-on (arXiv:2103.10360), és az ACL 2022 konferencián fogadták el. Szerzők: Zhengxiao Du, Yujie Qian, Xiao Liu, Ming Ding, Jiezhong Qiu, Zhilin Yang, Jie Tang. A munka motivációja a meglévő architekturális paradigmák korlátaiban rejlik: az enkóder-alapú modellek (BERT) a természetes nyelv megértésének (Natural Language Understanding, NLU) feladataira optimálisak, a dekóderesek (GPT) a generálásra, az enkóder-dekóder modellek (T5) pedig több paramétert igényelnek. A GLM egységes megközelítést javasolt, amely mindkét feladatosztályt képes kezelni.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### A főbb kiadások kronológiája | Év | Modell | Főbb jellemzők | |---------------|----------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 2021 | GLM (alap), GLM‑10B | Autoregressive blank infilling, 2D-pozíciókódolás; paraméterek: legfeljebb 515M (alap) és 10B | | 2022 | GLM‑130B | 130B paraméter, kétnyelvű (kínai / angol), nyílt súlyok, INT4-kvantálás utólagos finomhangolás nélkül; elfogadva az ICLR 2023-ra | | 2023, március | ChatGLM‑6B (v1) | 6,2B paraméter, ≈1T token előtanítás, SFT + RLHF-igazítás, INT4-kvantálás (≈6 GB memória) | | 2023, június | ChatGLM2‑6B | 1,4T token, FlashAttention, Multi‑Query Attention (MQA), kontextus legfeljebb 32K token | | 2023, október | ChatGLM3‑6B | Javított utasításkövetés, eszközhívás (tool calling) támogatása, Code Interpreter | | 2024 | GLM‑4, GLM‑4‑Air, GLM‑4‑9B | ≈10T token előtanítás, RoPE + GQA, kontextus legfeljebb 128K / 1M token; GLM‑4 All Tools | | 2024 | GLM‑4V‑9B | Multimodális változat vizuális enkóderrel | | 2025 | GLM‑4.5, GLM‑4.6, GLM‑4.7 | MoE-architektúra (GLM‑4.5), a következtetés és kódolás egymást követő fejlesztései | | 2025 | GLM‑4.1V‑Thinking | Vizuális-nyelvi modell megerősített többlépéses következtetéssel (arXiv:2507.01006) | | 2026, február | GLM‑5 | 744B paraméter (MoE), ≈40–44B aktív, 200K-tokenes kontextus, ágensi feladatok; tanítás Huawei Ascend processzorokon | [\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8) A GLM-család a Zhipu AI kísérő modelljeivel párhuzamosan fejlődik: kódmodellek (CodeGeeX), vizuális-nyelvi modellek (CogVLM / CogAgent), generatív modellek (CogView), valamint specializált rendszerek (WebGLM és AgentLM).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Elméleti és architekturális alapok ### Az előtanítás célfüggvénye A GLM alaparchitektúrája Transformer-alapú. A legfontosabb megkülönböztető jellemző az **autoregressive blank infilling** — az autoregresszív modellezés egy változata, amelyben a modell megtanulja visszaállítani a szövegben lévő hiányos részleteket (span-eket) a kontextus alapján.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_arxiv-7) Legyen $x = \lbrack x_{1},\ldots,x_{n}\rbrack$ a bemeneti sorozat. Véletlenszerűen kiválasztott összefüggő részletek (span-ek) $\{ s_{1},\ldots,s_{m}\}$ egyetlen \[MASK\] tokenre cserélődnek, létrehozva a torzított szöveget $x_{ext{corrupt}}$. A modell autoregresszíven állítja vissza az egyes részleteket véletlenszerű permutációs sorrendben: $\mathcal{L} = - \sum\limits_{i = 1}^{m}\sum\limits_{j = 1}^{|s_{i}|}\log P\!\left( s_{i,j} \mid x_{ext{corrupt}},\, s_{i, < j},\, s_{< i} \right)$ ahol $x_{ext{corrupt}}$ a maszkolt részleteket tartalmazó sérült sorozat, $s_{i, < j}$ az aktuális $s_{i}$ részlet már visszaállított tokenei, $s_{< i}$ a teljesen visszaállított korábbi részletek. A részletek visszaállítási sorrendjét a $Z_{m}$ halmazból vett véletlenszerű permutáció határozza meg, ami lehetővé teszi a modell számára, hogy kezelje a részletek közötti függőségeket.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1) A feladat szabályozásához: rövid hiányok esetén (≈15% token) a modell NLU-ra optimalizálódik, hosszú részletek esetén (50–100% token) generatív feladatokra. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen modell mindkét módot lefedje a többfeladatos előtanítás (multi‑task learning) révén.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### 2D-pozíciókódolás A GLM **kétdimenziós pozíciókódolást** vezet be az eredeti torzított sorozatban lévő pozíciók és a visszaállítandó részletek belső pozícióinak megkülönböztetésére:[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1) - **Első dimenzió** $pos_{1}$: a token (vagy maszk) abszolút pozíciója a torzított sorozatban. - **Második dimenzió** $pos_{2}$: a token pozíciója saját részletén belül az autoregresszív generálás során (0 az eredeti tokenek esetén). Ez a séma lehetővé teszi a kontextus és a generált szöveg helyes elkülönítését további, enkóderhez hasonló architekturális elemek nélkül. ### Figyelemmaszk A GLM kétrészes figyelemmaszkot alkalmaz: kétirányú (bidirectional) figyelmet a nem maszkolt tokenekhez (A rész — kontextus) és kauzális (causal) figyelmet a részleteken belüli tokenekhez (B rész — visszaállítandó span-ek). Ez teljes kontextuális megértést biztosít az eredeti szövegről a visszaállított részek autoregresszív generálása közben. A BERT-tel szemben (független maszkolt előrejelzések) a GLM figyelembe veszi a span-ek közötti függőségeket; a GPT-vel szemben — kétirányú A-rész kontextust használ; a T5-tel szemben — nem igényel külön enkódert.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### Az architekturális komponensek fejlődése A Transformer-blokk paramétereinek szintjén a $h_{l} \in {\mathbb{R}}^{d}$ rejtett állapot a $l$ rétegen a GLM‑4-től kezdve a következőképpen frissül: $ildeh_{l} = h_{l} + ext{GQA}_{l}(ext{RMSNorm}(h_{l})),\quad h_{l + 1} = ildeh_{l} + ext{FFN}_{l}(ext{RMSNorm}(ildeh_{l}))$ ahol a GQA a Grouped‑Query Attention (a teljes Multi‑Head Attention helyett), az FFN pedig SwiGLU révén valósul meg.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) A GLM‑130B-től kezdődően a sorozatban a következő architekturális komponenseket alkalmazzák: - **GLM‑130B:** DeepNorm a mély hálózatok tanításának stabilizálásához; Rotary Positional Encoding (RoPE) 2D-kiterjesztéssel; Gated Linear Units (GLU) GeLU-aktivációval (GeGLU).[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8) - **GLM‑4:** Áttérés RMSNorm-ra és SwiGLU-ra; Group Query Attention (GQA) a Multi‑Head Attention (MHA) helyett a KV-gyorsítótár csökkentése érdekében; minden bias-tag eltávolítva, kivéve a Q/K/V-t a figyelemben; növelt FFN-méret $\frac{10}{3}d_{ext{hidden}}$-re a paraméterschám megőrzéséhez GQA esetén.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **GLM‑4.5:** Mixture‑of‑Experts (MoE) loss-free balance routinggal és sigmoid gate-ekkel; hibrid következtetési mód (thinking / non‑thinking).[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3) - **GLM‑5:** DeepSeek Sparse Attention (DSA) a hosszú, legfeljebb 200K tokenből álló kontextus hatékony feldolgozásához; Multi‑Token Prediction (MTP) spekulatív dekódoláshoz; a tanítás teljes egészében Huawei Ascend processzorokon zajlott a MindSpore keretrendszer használatával.[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) ### Skálázás és skálázási törvények A ChatGLM-sorozat fejlesztése során empirikus összefüggéseket vizsgáltak az előtanítási veszteség és a feladatokon elért teljesítmény között, beleértve az „emergent abilities" jelenségét. Megmutatták, hogy rögzített előtanítási veszteségszintnél különböző méretű modellek (és különböző számú token esetén) összehasonlítható teljesítményt nyújtanak, egyes feladatokon (MMLU, GSM8K) pedig a minőség csak bizonyos előtanítási veszteségküszöb elérése után haladja meg a véletlenszerű szintet.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Architektúrák és modellek a GLM-sorozatban ### GLM‑10B és GLM‑130B **GLM‑10B** (2021) — 10 milliárd paraméteres modell, amely demonstrálja a GLM-architektúra alkalmazhatóságát blank infilling segítségével, és alapul szolgál a további skálázáshoz.[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM_ACL-1) **GLM‑130B** (2022) 2022 októberében mutatták be, és az ICLR 2023-on fogadták el (arXiv:2210.02414):[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8) - **Paraméterek száma:** ≈130 milliárd (sűrű kétnyelvű modell). - **Előtanítási mennyiség:** több mint 400 milliárd token (≈200 milliárd kínai, ≈200 milliárd angol). - **Architektúra:** 70 réteg, rejtett méret 12 288, 96 figyelemfej; DeepNorm, RoPE, GeGLU; kiegészítő többfeladatos tanítás (Multi‑Task Instruction Pretraining, MIP) — ≈5% token 74 NLU/NLG feladatadatkészleten. - **Kvantálás:** INT4 kvantálás utáni finomhangolás nélkül (post‑training quantization) — az első dokumentált eredmény ilyen jellegűen a 100B+-os modellek körében; következtetés lehetséges 4×RTX 3090 (24 GB) vagy 8×RTX 2080 Ti (11 GB) kártyán. - **Tanítási stabilitás:** a szerzők számos veszteségfüggvény-kiugrást (loss spike) dokumentálnak, és leírják az alkalmazott stabilizálási stratégiákat (gradient clipping, Embedding Gradient Shrink). A közzétételkor a GLM‑130B felülmúlta a GPT‑3 175B-t (davinci) az angol nyelvű benchmarkok széles körén (összesen 112 feladat) és az ERNIE TITAN 3.0 260B-t a kínai feladatokon; az OPT‑175B és a BLOOM‑176B feletti fölény azonban nem volt reprodukálható — a szerzők kifejezetten jelzik ezt a korlátot. A HELM értékelés szerint (2022 november) a GLM‑130B számos mutató tekintetében összehasonlítható a GPT‑3-mal.[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### A ChatGLM‑6B/2/3 család **ChatGLM‑6B** (2023 március) — párbeszédes modell 6,2 milliárd paraméterrel, amelyet a KEG és a Zhipu AI közösen fejlesztett ki, és nyílt projektként tett közzé:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-chatglm6b_gh-9) - Előtanítás ≈1 billió tokenen (kínai + angol), 2K kontextus. - Párbeszédre orientált; a kezdeti igazítást főként SFT és RLHF végzi. - INT4-kvantálás ≈6 GB memóriafelhasználással, ami lehetővé tette a helyi futtatást fogyasztói hardveren. **ChatGLM2‑6B** (2023 június):[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - Az előtanítás mennyisége 1,4 billió tokenre nőtt. - Bevezette a FlashAttention-t és a Multi‑Query Attention-t (MQA); a kontextus 32K tokenre bővült. - Jelentős javulás a benchmarkokon: MMLU +23 százalékpont, GSM8K +571%, BBH +60% a ChatGLM‑6B-hez képest. **ChatGLM3‑6B** (2023 október):[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - További javulás 42 benchmarkon a szemantika, matematika, következtetés, kód és tudás területein. - Natív function call, beépített Code Interpreter és ágensi feladatok támogatása AgentTuning / AgentLM révén. ### GLM‑4, GLM‑4‑Air, GLM‑4‑9B és GLM‑4 All Tools A technikai jelentés (arXiv:2406.12793) a GLM‑4-et modellek olyan családjaként írja le, amelyeket ≈10 billió tokenen (főként kínai és angol, plusz 24 további nyelv) tanítottak elő, és kínai és angol nyelvre igazítottak.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) **Főbb változatok:** - **GLM‑4** (flagship modell, 0116-os és 0520-as verzió): sűrű transformer, rejtett méret 6144, 61 réteg, 48 figyelemfej, 128K kontextus. - **GLM‑4‑Air** — kompaktabb és gyorsabb modell, a GLM‑4‑0116-hoz közeli minőséggel, kisebb késleltetéssel. - **GLM‑4‑9B** — 9 milliárd paraméteres modell (8K kontextus, 128K és kísérleti 1M változatok) ugyanazzal az utótanítási folyamattal. - **GLM‑4 All Tools** — eszközhasználatra további igazítást kapott verzió: webböngésző, Python-értelmező, képgenerálás (CogView3) és egyéni függvények. **A GLM‑4 architekturális jellemzői:**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - Nincs bias-tag, kivéve a Q/K/V-t a figyelemben. - RMSNorm és SwiGLU. - 2D‑RoPE. - Group Query Attention (GQA) megnövelt FFN-nel. - Bájt alapú BPE-tokenizátor 150K token mérettel, amelyet külön-külön betanított BPE-szótárak egyesítésével kaptak kínai és többnyelvű korpuszhoz a cl100k_base alapján. ### GLM‑4.5 (ARC foundation models) A GLM‑4.5 egy nyílt Mixture‑of‑Experts (MoE) modell, amely az ágensi, következtetési és kódolási feladatokra (Agentic, Reasoning, Coding — ARC) helyezi a hangsúlyt:[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3) - **355 milliárd összesített paraméter, 32 milliárd aktív** (MoE-architektúra sparse aktiválással): 89 réteg, 160 szakértő, tokenenként 8 aktív; 96 figyelemfej, rejtett méret 5120. - **GLM‑4.5‑Air:** 106 milliárd összesített / 12 milliárd aktív paraméter — hatékony változat. - Tanítás **23 billió tokenen**, többlépéses utótanítással, amely tartalmaz szakértői modellek iterációját és RLHF-et. - **Hibrid következtetési mód** (thinking mode és közvetlen válasz): az első esetben a modell részletes következtetési nyomvonalat generál; a másodikban közvetlenül válaszol. A kapcsolás az inference-folyamat szintjén vezérelhető. - Loss-free balance routing sigmoid gate-ekkel a szakértők irányításához. - Muon optimalizáló; mélyebb-és-kesketebb (deeper-and-narrower) dizájn. ### GLM‑4.6 / GLM‑4.7 A GLM‑4.6 / 4.7 sorozat (2025 szeptember–december) fejleszti a GLM‑4.5 ötleteit, erősítve a programozást (SWE‑bench Verified / Multilingual), az összetett következtetést (Humanity's Last Exam, AIME) és az ágensi feladatokat. A GLM‑4.7 73,8%-ot ér el az SWE‑bench Verified teszten, és bevezeti az Interleaved / Preserved / Turn‑level Thinking megközelítést — a következtetések párbeszédbe való integrálásának három módját. Egyes konfigurációk open‑weight modellként érhetők el.[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3)[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-glm47_blog-10) ### GLM‑5 A technikai jelentést 2026. február 21-én tették közzé (arXiv:2602.15763). Főbb jellemzők:[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) - **Architektúra:** Mixture‑of‑Experts ≈744–745 milliárd összesített paraméterrel, 256 szakértő, tokenenként 8 aktiválódik (≈40–44 milliárd aktív paraméter, ≈5,9% sűrűség); 75 MoE-réteg + 3 sűrű réteg. - **Előtanítás:** 28,5 billió token. - **Kontextusablak:** 200K token. - **Dynamic Sparse Attention (DSA):** ritka figyelemmechanizmus, amely csökkenti a tanítási és következtetési költségeket, miközben megőrzi a hosszú kontextusokon elért minőséget. - **Multi‑Token Prediction (MTP):** technika spekulatív dekódoláshoz következtetéskor. - **Technikai infrastruktúra:** a tanítás teljes egészében Huawei Ascend processzorokon zajlott a MindSpore keretrendszer használatával, amerikai gyártású GPU-hardvertől való függőség nélkül. - **Utótanítás:** aszinkron megerősítő tanulási (Reinforcement Learning, RL) infrastruktúra a generálás és tanítás szétválasztásával (decoupling inference / training); ágensi RL-algoritmusok alkalmazása hosszú horizontú interakcióhoz; Token‑in‑Token‑out (TITO) és hierarchikus kontextuskezelés long‑horizon ágensi feladatokhoz. - **Licenc:** nyílt súlyok MIT-licenc alatt. ### A sorozat modelljeinek összefoglaló táblázata | Modell | Év | Paraméterek (összesen / aktív) | Előtanítási tokenek | Kontextus | Főbb jellemzők | |-------------|------|--------------------------------|---------------------|-----------|------------------------------------------------------| | GLM‑130B | 2022 | 130 milliárd / — | ≈400 milliárd | 2K | Sűrű, kétnyelvű, DeepNorm, INT4-kvantálás | | ChatGLM‑6B | 2023 | 6,2 milliárd / — | ≈1 billió | 2K | Párbeszédes, SFT + RLHF, INT4 (≈6 GB) | | ChatGLM2‑6B | 2023 | 6,2 milliárd / — | 1,4 billió | 32K | FlashAttention, MQA | | ChatGLM3‑6B | 2023 | 6,2 milliárd / — | — | 32K | Function call, Code Interpreter, AgentTuning | | GLM‑4 | 2024 | nem nyilvános (API) | ≈10 billió | 128K–1M | All Tools, multimodalitás (V) | | GLM‑4‑9B | 2024 | ≈9 milliárd / — | ≈10 billió | 128K–1M | Nyílt verzió, GQA | | GLM‑4.5 | 2025 | 355 milliárd / 32 milliárd | 23 billió | 128K | MoE, hibrid gondolkodás, ARC-fókusz | | GLM‑4.5‑Air | 2025 | 106 milliárd / 12 milliárd | 23 billió | 128K | Hatékony MoE-változat | | GLM‑4.7 | 2025 | — | — | 128K | Javított kódolás, Interleaved Thinking | | GLM‑5 | 2026 | 744 milliárd / ≈40 milliárd | 28,5 billió | 200K | DSA, MTP, ágensi mérnöki megközelítés, Huawei Ascend | [\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8) ### Multimodális és specializált kiterjesztések - **GLM‑4V‑9B** — multimodális változat vizuális enkóderrel képek és dokumentumok feldolgozásához.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **GLM‑4.1V‑Thinking** — vizuális-nyelvi modell megerősített többlépéses következtetéssel (arXiv:2507.01006).[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-glm41v-11) - **GLM‑4‑Voice** — end‑to‑end beszédmodell (9B alap, ≈1 billió hang-szöveges token, tokenizátor 175 bit/s).[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-glm4voice-12) - **CodeGeeX** — kódmodellek családja (CodeGeeX‑13B, CodeGeeX2‑6B) kód generálásához, kiegészítéséhez és refaktorálásához több programozási nyelven; beépítve IDE-pluginekbe.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **CogVLM / CogAgent** — vizuális-nyelvi modellek képmegértéshez és autonóm GUI-navigációhoz.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **WebGLM** — webalapú keresésre és QA-ra szolgáló modell; megmutatták, hogy a ≈10 milliárd paraméteres modell egyes feladatokon megközelíti a WebGPT‑175B teljesítményét (KDD 2023).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Tanítás, adatok és kiegészítő technológiák ### Előtanítási adatok A GLM‑4 és a korábbi modellek előtanítási korpusza a következőket tartalmazza:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - Többnyelvű (főként kínai és angol) weboldalak, Wikipedia, könyvek, kód és tudományos cikkek. - Háromszakaszos feldolgozási folyamat: deduplikálás (pontos és fuzzy), szűrés (zajos és potenciálisan káros szövegek eltávolítása) és tokenizálás. - Egységes, 150K tokenes szótár, amelyet külön-külön betanított BPE-szótárak egyesítésével kaptak kínai és többnyelvű korpuszhoz a cl100k_base (tiktoken) alapján. Empirikusan igazolódott az adatok minőségének és változatosságának fontossága, azonban a szerzők nem fogalmaznak meg egyértelmű alapvető adatkiválasztási kritériumokat, amelyek meghaladnák a publikált empirikus szabályszerűségeket.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### Kontextusbővítés és LongAlign A kontextusablakok fokozatosan bővülnek 2K-ról (ChatGLM‑6B) 32K-ra (ChatGLM2/3), majd 128K-ra és 1M tokenre a GLM‑4-ben, végül 200K-ra a GLM‑5-ben. A pozíciókódolás bővítésének kombinációját (RoPE-alapú frekvenciaskálázási módszerek) és a hosszú szövegeken végzett további finomhangolást alkalmazzák. A speciális **LongAlign** igazítási recept lehetővé teszi a minőség megőrzését hosszú bemeneteken: a LongBench‑Chat szerint a GLM‑4 (0520) 87,3-at ér el az angol részben (összehasonlítható a GPT‑4 Turbo 1106: 87,2 és a Claude 3 Opus: 87,7 eredményével) és 84,0-t a kínai részben (magasabb, mint a GPT‑4 Turbo és a Claude 3 Opus).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### Utótanítás és igazítás (SFT, RLHF) Az utótanítás két fő szakaszt foglal magában:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **Supervised Fine‑Tuning (SFT):** tanítás „kérés–válasz" párokban, hangsúlyozva a valódi (emberek által írt) interakciókat a sablonszerű vagy generált helyett. - **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF):** optimalizálás annotátorok preferenciái alapján PPO, DPO és saját sémák révén, különösen a ChatGLM‑RLHF és a Self‑Contrast (a negatív példákat maga a modell generálja, ami csökkenti a preferencia-adatok iránti igényt). A válaszok értékelésének jellemzővektora biztonsági, tényszerűségi, relevanciaalapú, hasznosság- és preferenciamutató összetevőket tartalmaz. A szerzők megjegyzik, hogy az RLHF csökkenti az elutasítások számát, növeli a biztonságot és a konzisztenciát a többfordulós párbeszédekben.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### A GLM-ökoszisztéma specializált technikái - **LongAlign** — hosszú kontextusú igazítási recept (legfeljebb 128K).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **ChatGLM‑Math** — matematikai feladatok megoldásának javítása self‑critique sémával (önértékelés külső modellek nélkül).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **Self‑Contrast** — RLHF-séma, ahol a negatív példákat maga a modell generálja.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **AgentTuning / AgentInstruct** — keretrendszer és adatkészlet ágensi készségek tanításához az ágens és a környezet közötti interakció nyomvonalain.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **APAR (Auto‑Parallel Auto‑Regressive)** — autopárhuzamos autoregresszív generálási algoritmus a következtetés gyorsítására.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) Ezenkívül számos benchmark is kifejlesztésre került: AgentBench (ágensi feladatok), LongBench (hosszú kontextus), AlignBench (kínai igazítás), HumanEval‑X (kód Python-on kívül), NaturalCodeBench (gyakorlati programozási feladatok).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Főbb eredmények és benchmarkok Minden mutatót az eredeti technikai jelentések alapján közlünk, feltüntetve a feltételeket (zero-/few-shot, adatkészlet, modellverzió). Az összehasonlítást a technikai jelentések szerzői végezték; minden verzió esetén a szabványosított platformokon (LMSYS Chatbot Arena, Open LLM Leaderboard) végzett független reprodukció nem szisztematizált. ### Minőségi dinamika: ChatGLM‑6B → GLM‑4‑9B | Benchmark | ChatGLM‑6B | ChatGLM2‑6B | ChatGLM3‑6B | GLM‑4‑9B | |-------------------|------------|-------------|-------------|----------| | GSM8K (%) | 1,5 | 25,9 | 72,3 | 84,0 | | MMLU (%) | 25,2 | 45,2 | 61,4 | 74,7 | | HumanEval (%) | 0,0 | 9,8 | 58,5 | 70,1 | | C‑Eval (%, kínai) | 23,7 | 51,7 | 69,0 | 77,1 | Minden modell BF16-ban lett kiértékelve azonos beállításokkal.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### GLM‑4 akadémiai benchmarkokon | Benchmark | GLM‑4 (0520) | GPT‑4 (0314) | GPT‑4 Turbo (2024‑04‑09) | Claude 3 Opus | |---------------|--------------|--------------|--------------------------|---------------| | MMLU (%) | 83,3 | 86,4 | 86,7 | 86,8 | | GSM8K (%) | 93,3 | 92,0 | 95,6 | 95,0 | | MATH (%) | 61,3 | 52,9 | 73,4 | 60,1 | | BBH (%) | 84,7 | 83,1 | 88,2 | 86,8 | | GPQA (%) | 39,9 | 35,7 | 49,3 | 50,4 | | HumanEval (%) | 78,5 | 67,0 | 88,2 | 84,9 | A GLM‑4 (0520) az MMLU-n a GPT‑4 eredményének ≈96,3%-át éri el, felülmúlja a GPT‑4 (0314)-et MATH és GSM8K tekintetében, de elmarad a GPT‑4 Turbotól MATH és HumanEval terén.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) Az **AlignBench v1.1** szerint (kínai igazítás) a GLM‑4 (0520) összesített pontszáma **8,00**, szemben a GPT‑4 Turbo 7,90-es és a Claude 3 Opus 7,53-as eredményével, szembetűnő előnnyel a „Logic", „Language" és „Professional" almutatókban.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) Az **AgentBench** szerint a GLM‑4 (0520) 3,79-es összesített pontszámot ér el, ami összehasonlítható a GPT‑4 Turbo (1106) és a Claude 3 Opus eredményével, vagy kissé felülmúlja azokat. Magas eredmények a Database, House‑Holding és Web‑Shopping feladatokon; lemaradás az Operating System és a Lateral Thinking Puzzles feladatokon.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) A **Berkeley Function Call Leaderboard** szerint a GLM‑4 (0520) 81,76%-ot ér el (GPT‑4 Turbo: 81,24%); a GLM‑4‑9B‑Chat jelentősen felülmúlja a Llama‑3‑8B‑Instruct-ot (81,00% vs 58,88%).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### GLM‑4.5 | Benchmark | GLM‑4.5 | Megjegyzés | |-------------------------|---------|----------------------------------------| | TAU‑Bench (agentic avg) | 70,1% | Ágensi feladatok | | AIME 2024 | 91,0% | Matematikai versenyek | | SWE‑bench Verified | 64,2% | Feladatok megoldása valódi adattárakon | | GPQA (Avg@8) | 79,1% | Felsőfokú kérdések | | MATH‑500 | 98,2% | Matematika | | MMLU‑Pro | 84,6% | Kibővített MMLU | A kisebb számú aktív paramétert figyelembe véve a GLM‑4.5 a 3. helyet foglalja el az összes kiértékelt modell között (12 benchmark összesített ranglistája alapján) és a 2. helyet az ágensi benchmarkokon a jelentés közzétételének időpontjában.[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3) ### GLM‑4.7 - SWE‑bench Verified: 73,8% (+5,8 százalékpont a GLM‑4.5-höz képest). - Terminal‑Bench 2.0: 41,0% (+16,5 százalékpont). - Humanity's Last Exam (eszközökkel): 42,8%.[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-glm47_blog-10) ### GLM‑5 | Benchmark | GLM‑5 | Megjegyzés | |------------------------------------|------------|------------------------------------------------------| | SWE‑bench Verified | 77,8% | Vezető a nyílt súlyú modellek között a közzétételkor | | GPQA‑Diamond | 86,0% | Felsőfokú kérdések | | Terminal‑Bench 2.0 | 56,2–61,1% | Mérnöki feladatok | | Humanity's Last Exam (eszközökkel) | 50,4% | Összetett interdiszciplináris kérdések | | BrowseComp | 62,0% | Webes navigáció | A GLM‑5 ≈20%-os javulást mutat a GLM‑4.7-hez képest átlagosan, és a nyílt súlyú modellek között olyan pozíciókat foglal el egyes ágensi és kódolási benchmarkokon, amelyek összehasonlíthatók a zárt modellek Claude Opus 4.5-szintű teljesítményével.[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) ### Biztonság (SafetyBench) A SafetyBench kínai almintája alapján a GLM‑4 (0520) 87,2%-ot ér el az integrált mutatón, ami összehasonlítható a Claude 3 Opusszal (87,5%) és kissé elmarad a GPT‑4-től (≈88–89,7%). A GPT‑4-hez képest a legszembetűnőbb különbség a „Physical Health" (fizikai biztonság) dimenzióban tapasztalható.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Alkalmazás és ökoszisztéma ### Párbeszédes és asszisztens forgatókönyvek A ChatGLM-sorozat és az azt követő modellek párbeszédes asszisztensként kerülnek felhasználásra, beleértve a kereskedelmi **Zhipu Qingyan** szolgáltatást (chatglm.cn / chat.z.ai), többnyelvű kommunikáció, többlépéses párbeszéd és utasításos mód támogatásával.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### Ágensrendszerek és eszközök A GLM‑4 All Tools és az azt követő modellek integrálódnak a GLMs ágensi platformba, amely lehetővé teszi egyéni ágensek létrehozását, beépített Python-értelmező, webböngésző, VLM/T2I-modellek (CogView3) csatlakoztatását és külső API-k használatát. Összetett feladatok is támogatottak: webes keresés, adatelemzés Python segítségével, kombinált eszközláncok. A GLM‑5 a hosszú tervezési horizontú szoftvermérnöki feladatokra (agentic engineering) összpontosít, és az MCP‑Atlas és BrowseComp benchmarkokon tesztelték.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) ### Kódgenerálás és szoftverfejlesztés A CodeGeeX-család (CodeGeeX‑13B, CodeGeeX2‑6B) és a GLM kódolási módjai több programozási nyelven alkalmazhatók kódgenerálásra, kiegészítésre és refaktorálásra, HumanEval és HumanEval‑X feladatok megoldására. A HumanEval‑X teszten a CodeGeeX2‑6B javítja a Pass@1 értéket a CodeGeeX‑13B-hez képest (a szerzők adatai szerint: +57% Python-ban, +71% C++-ban). A CodeGeeX termék beépített IDE-pluginként érhető el fejlesztők számára.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### Hosszú kontextus és dokumentumközpontú forgatókönyvek A GLM‑4‑9B‑Chat‑1M és a nagyobb modellek nagy dokumentumok és gyűjtemények elemzésére (legfeljebb 1M token), összefoglalásra, keresésre hosszú dokumentumokban és hosszú kóddal való munkára alkalmazhatók.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ### Telepítési infrastruktúra A modellek elérhetők a Z.ai / bigmodel.cn API-platformon keresztül (tool calling, agent frameworks). A nyílt verziók helyi telepítést tesznek lehetővé vLLM és SGLang segítségével. A Huawei Ascend támogatása lehetővé teszi a telepítést NVIDIA-hardver nélkül. A sorozat nyílt modelljeit több mint 10 millió alkalommal töltötték le a Hugging Face-en (2023–2024).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4)[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-hf_glm45-13) ## Korlátok és nyitott problémák - **Nyelvi egyensúlytalanság:** a GLM-sorozat elsősorban kínai és angol nyelven lett előtanítva; más nyelveken a minőség jelentősen alacsonyabb, amint azt az arXiv:2406.12793 technikai jelentés kifejezetten jelzi.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **Benchmarkok reprodukálhatósága:** a legtöbb összehasonlító eredményt maguk a fejlesztők technikai jelentéseiben közlik. A szabványosított platformokon (LMSYS Chatbot Arena, Open LLM Leaderboard) végzett független külső validáció minden verzióra nem szisztematizált. - **Loss spike-ok skálázáskor:** a GLM‑130B tanítása számos veszteségfüggvény-kiugrással járt, amelyek kézi beavatkozást igényeltek; a szerzők ezt megoldatlan mérnöki problémaként dokumentálják skálázáskor.[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8) - **Hardverfüggőség:** a GLM‑5-től kezdve a tanítás Huawei Ascend / MindSpore platformra helyeződött át; más hardverplatformokon a független reprodukció nehézkes.[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) - **Igazítás és biztonság:** a RLHF alkalmazása ellenére az elutasítással, a többfordulós párbeszédek konzisztenciájával és a biztonsági mechanizmusok megkerülésével kapcsolatos problémák továbbra is aktuálisak; az arXiv:2406.12793 szerzői jelzik, hogy a RLHF segít, de nem oldja meg teljes mértékben a problémákat.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **Hallucinációk:** mint más LLM-ek esetében, a tényszerű hibák problémája dokumentált; a mennyiségi becslések feladatonként és módszertantól függően változnak. - **Matematikai következtetés:** a GLM‑4 elmarad a GPT‑4 Turbotól a MATH és egyes összetett számtani feladatokon, bár specializált módszereket alkalmaz (ChatGLM‑Math).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - **Ágensi feladatok:** az AgentBench szerint lemaradás tapasztalható az alacsony szintű operációs rendszer-interakcióval és összetett logikai rejtvényekkel kapcsolatos feladatokon; a hosszú horizontú (long‑horizon) minőség megoldatlan probléma marad (hibafelhalmozódás láncolódó feladatokban).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) - **Kód és gyakorlati feladatok:** a NaturalCodeBench teszten a GLM‑4 (összesített 47,1%) elmarad a GPT‑4 Turbotól (53,8%), bár összehasonlítható a Claude 3 Opusszal (48,3%).[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) ## Etikai és szabályozási szempontok A GLM-sorozatot a kínai szabályozó hatóság (Kínai Kibertér Adminisztráció, CAC) követelményeinek megfelelően fejlesztik, a generatív modellek regisztrációja és biztonsági értékelése tekintetében. Az utótanítás SFT-t és RLHF-et foglal magában a toxicitás és a káros tartalom csökkentése érdekében.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) A GLM‑4 technikai jelentése többlépéses kockázatkezelési folyamatot ír le:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) - Az előtanítási korpusz előzetes megtisztítása potenciálisan veszélyes tartalmú szövegektől. - Az igazítási adatok szűrése biztonsági kritériumok alapján. - Red-team tesztelés: összetett káros kérések összeállítása finomhangoláshoz. - A SafetyBench alkalmazása a biztonság mennyiségi értékelésére (7 dimenzió). A korai modellek (GLM‑130B) a CrowS‑Pairs alapján alacsonyabb elfogultságot és a RealToxicPrompts alapján csökkentett toxicitást mutatnak a GPT‑3-hoz és az OPT-hoz képest a kétnyelvű tanításnak köszönhetően.[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM130B-8)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-ChatGLM-2) A GLM‑5 MIT-licenc alatti kiadása azt jelenti, hogy a nyílt súlyok kereskedelmi felhasználására vonatkozóan nincsenek formális korlátozások, ami az nyílt LLM-ekre jellemző szokásos, ellenőrizetlen felhasználási kockázatokat vonja maga után.[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) A kínai nyelvre és kulturális kontextusra jellemző előtanítási korpuszok torzításainak (bias) kérdéseit a cikk megírásának időpontjában nyilvános munkákban nem vizsgálták szisztematikusan. ## Perspektívák és kutatási irányok A közzétett technikai jelentések és kísérő anyagok alapján a Z.ai a következő deklarált irányokat határozza meg:[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_note-GLM5-4) - MoE-architektúrák skálázása az aktív paraméterek tokenenkénti költségének csökkentése mellett. - Aszinkron ágensi RL-algoritmusok fejlesztése hosszú horizontú feladatokhoz. - Ritka figyelmi mechanizmusok (DSA) fejlesztése 200K tokennél hosszabb kontextusokhoz. - Multimodális következtetés: a GLM‑4.1V‑Thinking fejlesztése videó- és dokumentummegértés irányába. - A külső API-któl való függőség csökkentése ágensi feladatvégrehajtásnál a végső ágensek valódi interakciókon való tanítása révén. - Optimalizálás a hazai (KNR) hardverekre (Huawei Ascend, Cambricon) és a tanítás szénlábnyomának csökkentése. - Integráció robotikai és tudományos számítástechnikai platformokkal. ## Lásd még - Transformer architektúra - BERT - GPT - T5 - Decoder-only architektúrák - Reinforcement Learning from Human Feedback - DeepSeek ## Irodalom - Du, Z., Qian, Y., Liu, X., Ding, M., Qiu, J., Yang, Z., Tang, J. (2022). *GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling*. ACL 2022. https://aclanthology.org/2022.acl-long.26/ - Zeng, A. et al. (2022). *GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model*. ICLR 2023. arXiv:2210.02414. https://arxiv.org/abs/2210.02414 - Team GLM. (2024). *ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools*. arXiv:2406.12793. https://arxiv.org/abs/2406.12793 - GLM-4.5 Team. (2025). *GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models*. arXiv:2508.06471. https://arxiv.org/abs/2508.06471 - GLM-5 Team. (2026). *GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering*. arXiv:2602.15763. https://arxiv.org/abs/2602.15763 - Zeng, A. et al. (2024). *GLM-4-Voice: Towards Intelligent and Human-Like End-to-End Spoken Chatbot*. arXiv:2412.02612. https://arxiv.org/abs/2412.02612 - Zhipu AI. (2025). *GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning Models*. arXiv:2507.01006. https://arxiv.org/abs/2507.01006 - Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NeurIPS. https://arxiv.org/abs/1706.03762 - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL. https://arxiv.org/abs/1810.04805 - Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer (T5)*. JMLR. https://jmlr.org/papers/volume21/20-074/20-074.pdf - Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3)*. NeurIPS. https://arxiv.org/abs/2005.14165 ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-5) [1.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-6) [1.7](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-7) [1.8](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_ACL_1-8) Du, Z., Qian, Y., Liu, X., Ding, M., Qiu, J., Yang, Z., Tang, J. (2022). *GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling*. ACL 2022. https://aclanthology.org/2022.acl-long.26/ 2. ↑ [2.00](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-14) [2.15](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-15) [2.16](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-16) [2.17](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-17) [2.18](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-18) [2.19](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-19) [2.20](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-20) [2.21](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-21) [2.22](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-22) [2.23](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-23) [2.24](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-24) [2.25](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-25) [2.26](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-26) [2.27](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-27) [2.28](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-28) [2.29](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-29) [2.30](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-30) [2.31](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-31) [2.32](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-32) [2.33](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-33) [2.34](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-34) [2.35](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-35) [2.36](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-36) [2.37](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-37) [2.38](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-38) [2.39](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-39) [2.40](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-40) [2.41](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-41) [2.42](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-42) [2.43](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-43) [2.44](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-44) [2.45](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-45) [2.46](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-46) [2.47](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-ChatGLM_2-47) Team GLM. (2024). *ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools*. arXiv:2406.12793. https://arxiv.org/abs/2406.12793 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-2) [3.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-3) [3.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-4) [3.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-5) [3.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-6) [3.7](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM45_3-7) GLM-4.5 Team. (2025). *GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models*. arXiv:2508.06471. https://arxiv.org/abs/2508.06471 4. ↑ [4.00](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-0) [4.01](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-1) [4.02](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-2) [4.03](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-3) [4.04](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-4) [4.05](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-5) [4.06](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-6) [4.07](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-7) [4.08](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-8) [4.09](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-9) [4.10](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-10) [4.11](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM5_4-11) GLM-5 Team. (2026). *GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering*. arXiv:2602.15763. https://arxiv.org/abs/2602.15763 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-wiki_zhipu_5-0) Wikipedia. *Zhipu AI*. https://en.wikipedia.org/wiki/Zhipu_AI (дата обращения: 01.03.2026) 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-pandaily_6-0) Pandaily. *Zhipu AI's Rise: From Tsinghua Lab to China's First Foundation Model Company*. https://pro.pandaily.com/p/zhipu-ais-rise-from-tsinghua-lab (дата обращения: 01.03.2026) 7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_arxiv_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_arxiv_7-1) [7.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_arxiv_7-2) [7.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM_arxiv_7-3) Du, Z. et al. (2021). *GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling*. arXiv:2103.10360. https://arxiv.org/abs/2103.10360 8. ↑ [8.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-2) [8.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-3) [8.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-4) [8.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-5) [8.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-GLM130B_8-6) Zeng, A. et al. (2022). *GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model*. ICLR 2023. arXiv:2210.02414. https://arxiv.org/abs/2210.02414 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-chatglm6b_gh_9-0) THUDM. *ChatGLM-6B README*. https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B (дата обращения: 01.03.2026) 10. ↑ [10.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-glm47_blog_10-0) [10.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-glm47_blog_10-1) Z.ai. *GLM-4.7: Advancing the Coding Capability*. Официальный блог Z.ai, 22.12.2025. https://z.ai/blog/glm-4.7 (дата обращения: 01.03.2026) 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-glm41v_11-0) Zhipu AI. (2025). *GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning Models*. arXiv:2507.01006. https://arxiv.org/abs/2507.01006 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-glm4voice_12-0) Zeng, A. et al. (2024). *GLM-4-Voice: Towards Intelligent and Human-Like End-to-End Spoken Chatbot*. arXiv:2412.02612. https://arxiv.org/abs/2412.02612 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(HU)#cite_ref-hf_glm45_13-0) Hugging Face. *zai-org/GLM-4.5*. https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5 (дата обращения: 01.03.2026)