--- title: "GLM (Zhipu AI) (UR)" source: "https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "GLM_(Zhipu_AI)_(UR)" language: "ur" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Urdu" revision_id: 2415 wiki_created_at: 2026-09-06T23:03:41Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:03:41Z downloaded_at: 2026-09-07T22:51:03Z --- # GLM (Zhipu AI) (UR) **GLM (General Language Model)** — بڑے لسانی ماڈلز (Large Language Model, LLM) کا ایک خاندان ہے جسے Zhipu AI (2025 سے Z.ai) نے Tsinghua University (بیجنگ) کے شعبہ کمپیوٹر سائنس کی لیبارٹری Knowledge Engineering Group (KEG) کے اشتراک سے تیار کیا ہے۔ اس سیریز میں 6 سے 744 ارب پیرامیٹرز تک کے ماڈل شامل ہیں جو بنیادی طور پر چینی اور انگریزی زبانوں کے لیے بنائے گئے ہیں۔ اس کی آرکیٹیکچرل بنیاد کی نمایاں خصوصیت autoregressive blank infilling پر مبنی پری ٹریننگ آبجیکٹو فنکشن ہے جو encoder اور decoder transformer کی خصوصیات کو ایک متحد اسکیم میں یکجا کرتی ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3) اس سیریز میں بنیادی پری ٹرینڈ ماڈل، مکالماتی ورژن (ChatGLM)، ملٹی موڈل توسیعات (GLM‑4V، CogVLM)، خصوصی ٹولز (CodeGeeX برائے کوڈ جنریشن، WebGLM برائے ویب سرچ) اور ایجنٹک نظام (GLM‑4 All Tools، AutoGLM) شامل ہیں۔ اس خاندان کا ارتقاء GLM‑10B (2021) اور GLM‑130B (2022) سے GLM‑4 (2024)، GLM‑4.5 (2025) اور GLM‑5 (2026) تک ٹریس کیا جا سکتا ہے، جس میں گھنی (dense) آرکیٹیکچرز سے Mixture‑of‑Experts (MoE) کی طرف منتقلی اور ایجنٹک منظرناموں پر زور دیا گیا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) ## تاریخ اور پس منظر ### ادارہ جاتی سیاق و سباق Zhipu AI کی بنیاد 2019 میں Tsinghua University کے پروفیسرز Tang Jie اور Li Juanzi نے لیبارٹری KEG کی بنیاد پر رکھی، جو علمی گرافس میں مہارت رکھتی تھی۔ 2020 میں کمپنی نے بڑے پیمانے کے لسانی ماڈلز پر توجہ مرکوز کی۔ 2023 میں Alibaba Group، Tencent، Ant Group، Meituan اور Xiaomi کی شرکت سے 2.5 ارب یوآن (تقریباً 350 ملین امریکی ڈالر) کی سرمایہ کاری حاصل کی گئی۔ جولائی 2025 میں کمپنی نے اپنا عوامی برانڈ Z.ai میں تبدیل کیا، اور جنوری 2026 میں ہانگ کانگ اسٹاک ایکسچینج پر IPO کیا۔[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-wiki_zhipu-5)[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-pandaily-6) ### بنیادی تحقیقی کام: GLM (2021–2022) بنیادی پری پرنٹ «GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling» مارچ 2021 میں arXiv پر شائع ہوا (arXiv:2103.10360) اور ACL 2022 کانفرنس میں قبول کیا گیا۔ مصنفین: Zhengxiao Du، Yujie Qian، Xiao Liu، Ming Ding، Jiezhong Qiu، Zhilin Yang، Jie Tang۔ یہ کام موجودہ آرکیٹیکچرل پیراڈائمز کی محدودیات سے متحرک تھا: encoder ماڈل (BERT) قدرتی زبان کی سمجھ (Natural Language Understanding, NLU) کے کاموں کے لیے بہترین ہیں، decoder (GPT) جنریشن کے لیے، اور encoder-decoder (T5) کو زیادہ پیرامیٹرز درکار ہوتے ہیں۔ GLM نے ایک متحد نقطہ نظر پیش کیا جو دونوں قسم کے کاموں کو حل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### اہم اجراء کی تاریخ | سال | ماڈل | اہم خصوصیات | |--------------|----------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 2021 | GLM (بنیادی)، GLM‑10B | autoregressive blank infilling، 2D پوزیشنل انکوڈنگ؛ پیرامیٹرز 515M (بنیادی) اور 10B تک | | 2022 | GLM‑130B | 130B پیرامیٹرز، دو لسانی (چینی / انگریزی)، کھلے وزن، fine-tuning کے بغیر INT4 کوانٹائزیشن؛ ICLR 2023 میں قبول | | 2023، مارچ | ChatGLM‑6B (v1) | 6.2B پیرامیٹرز، ≈1T token پری ٹریننگ، SFT + RLHF alignment، INT4 کوانٹائزیشن (≈6 GB میموری) | | 2023، جون | ChatGLM2‑6B | 1.4T token، FlashAttention، Multi‑Query Attention (MQA)، context 32K token تک | | 2023، اکتوبر | ChatGLM3‑6B | بہتر ہدایت پر عمل، tool calling کی حمایت، Code Interpreter | | 2024 | GLM‑4، GLM‑4‑Air، GLM‑4‑9B | ≈10T token پری ٹریننگ، RoPE + GQA، context 128K / 1M token تک؛ GLM‑4 All Tools | | 2024 | GLM‑4V‑9B | visual encoder کے ساتھ ملٹی موڈل ورژن | | 2025 | GLM‑4.5، GLM‑4.6، GLM‑4.7 | MoE آرکیٹیکچر (GLM‑4.5)، استدلال اور کوڈنگ میں مسلسل بہتری | | 2025 | GLM‑4.1V‑Thinking | بہتر کثیر مرحلہ استدلال کے ساتھ visual-language ماڈل (arXiv:2507.01006) | | 2026، فروری | GLM‑5 | 744B پیرامیٹرز (MoE)، ≈40–44B فعال، 200K token context، ایجنٹک کام؛ Huawei Ascend پر تربیت | [\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8) GLM خاندان Zhipu AI کے ہم نشین ماڈلز کے ساتھ مل کر ترقی کرتا ہے: کوڈ CodeGeeX، بصری-لسانی CogVLM / CogAgent، generative CogView، اور خصوصی نظام WebGLM اور AgentLM۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## نظریاتی اور آرکیٹیکچرل بنیادیں ### پری ٹریننگ آبجیکٹو فنکشن GLM کی بنیادی آرکیٹیکچر Transformer پر مبنی ہے۔ اہم نمایاں خصوصیت **autoregressive blank infilling** ہے — autoregressive ماڈلنگ کا ایک تغیر جس میں ماڈل سیاق و سباق کی بنیاد پر متن میں خالی جگہوں (spans) کو بحال کرنا سیکھتا ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_arxiv-7) فرض کریں $x = \lbrack x_{1},\ldots,x_{n}\rbrack$ — ان پٹ سیکوئنس ہے۔ مسلسل حصے (spans) $\{ s_{1},\ldots,s_{m}\}$ بے ترتیب منتخب کیے جاتے ہیں، جنہیں ایک ہی \[MASK\] token سے تبدیل کیا جاتا ہے، جس سے خراب متن $x_{\text{corrupt}}$ بنتا ہے۔ ماڈل ہر حصے کو بے ترتیب ترتیب میں autoregressive طریقے سے بحال کرتا ہے: $\mathcal{L} = - \sum\limits_{i = 1}^{m}\sum\limits_{j = 1}^{|s_{i}|}\log P\!\left( s_{i,j} \mid x_{\text{corrupt}},\, s_{i, < j},\, s_{< i} \right)$ جہاں $x_{\text{corrupt}}$ — ماسک شدہ حصوں کے ساتھ خراب سیکوئنس ہے، $s_{i, < j}$ — موجودہ حصے $s_{i}$ کے پہلے سے بحال شدہ token، $s_{< i}$ — مکمل طور پر بحال شدہ پیشگی حصے ہیں۔ حصوں کی بحالی کی ترتیب مجموعہ $Z_{m}$ سے بے ترتیب ترتیب سے طے ہوتی ہے، جو ماڈل کو حصوں کے درمیان انحصار کو سنبھالنے کی اجازت دیتی ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1) کام کو منظم کرنے کے لیے: مختصر خالی جگہوں (≈15% token) پر ماڈل NLU کے لیے بہتر بنایا جاتا ہے، لمبے حصوں (50–100% token تک) پر — generative کاموں کے لیے۔ اس سے ایک ماڈل multi-task learning کے ذریعے دونوں طریقوں کو احاطہ کر سکتا ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### 2D پوزیشنل انکوڈنگ GLM اصل خراب سیکوئنس میں پوزیشنوں اور بحال شدہ حصوں کے اندر پوزیشنوں کو الگ کرنے کے لیے **دو جہتی پوزیشنل انکوڈنگ** متعارف کراتا ہے:[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1) - **پہلی جہت** $pos_{1}$: خراب سیکوئنس میں token (یا mask) کی مطلق پوزیشن۔ - **دوسری جہت** $pos_{2}$: autoregressive جنریشن کے دوران اپنے حصے کے اندر token کی پوزیشن (اصل token کے لیے 0)۔ یہ اسکیم encoder سے ملتے جلتے اضافی آرکیٹیکچرل عناصر کے بغیر سیاق و سباق اور تیار کردہ متن کو درست طریقے سے الگ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ### توجہ کا ماسک GLM میں دو حصوں والا توجہ ماسک استعمال ہوتا ہے: غیر ماسک شدہ token (Part A — سیاق و سباق) کے لیے دو طرفہ (bidirectional) توجہ اور حصوں کے اندر token (Part B — بحال شدہ spans) کے لیے causal توجہ۔ یہ بحال شدہ حصوں کی autoregressive جنریشن کے دوران اصل متن کی مکمل سیاق و سباقی سمجھ فراہم کرتا ہے۔ BERT کے برعکس (آزادانہ mask پیشگوئیاں) GLM spans کے درمیان انحصار کو مدنظر رکھتا ہے؛ GPT کے برعکس — Part A کا دو طرفہ سیاق و سباق استعمال کرتا ہے؛ T5 کے برعکس — الگ encoder کی ضرورت نہیں۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_arxiv-7) ### آرکیٹیکچرل اجزاء کا ارتقاء Transformer بلاک پیرامیٹر سطح پر، GLM‑4 سے شروع ہونے والے ماڈلز میں پرت $l$ پر پوشیدہ حالت $h_{l} \in {\mathbb{R}}^{d}$ کو اس طرح اپڈیٹ کیا جاتا ہے: ${\overset{\sim}{h}}_{l} = h_{l} + \text{GQA}_{l}(\text{RMSNorm}(h_{l})),\quad h_{l + 1} = {\overset{\sim}{h}}_{l} + \text{FFN}_{l}(\text{RMSNorm}({\overset{\sim}{h}}_{l}))$ جہاں GQA — Grouped‑Query Attention (مکمل Multi‑Head Attention کی جگہ) ہے، اور FFN کو SwiGLU کے ذریعے لاگو کیا گیا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) GLM‑130B سے شروع ہو کر سیریز میں درج ذیل آرکیٹیکچرل اجزاء استعمال کیے گئے ہیں: - **GLM‑130B:** گہرے نیٹ ورکس کی تربیت کو مستحکم کرنے کے لیے DeepNorm؛ 2D توسیع کے ساتھ Rotary Positional Encoding (RoPE)؛ GeLU activation (GeGLU) کے ساتھ Gated Linear Units (GLU)۔[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8) - **GLM‑4:** RMSNorm اور SwiGLU کی طرف منتقلی؛ KV cache کو کم کرنے کے لیے Multi‑Head Attention (MHA) کی جگہ Group Query Attention (GQA)؛ attention میں Q/K/V کے علاوہ تمام bias terms ہٹا دیے گئے؛ GQA کے ساتھ پیرامیٹرز کی تعداد برقرار رکھنے کے لیے FFN کا بڑھایا ہوا سائز $\frac{10}{3}d_{\text{hidden}}$۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **GLM‑4.5:** loss-free balance routing اور sigmoid gates کے ساتھ Mixture‑of‑Experts (MoE)؛ ہائبرڈ استدلال طریقہ (thinking / non-thinking)۔[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3) - **GLM‑5:** 200K token تک لمبے context کی موثر پروسیسنگ کے لیے DeepSeek Sparse Attention (DSA)؛ speculative decoding کے لیے Multi‑Token Prediction (MTP)؛ MindSpore فریم ورک کے ساتھ مکمل طور پر Huawei Ascend پروسیسرز پر تربیت۔[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) ### پیمانہ کاری اور scaling قوانین ChatGLM لائن کی ترقی کے دوران پری ٹریننگ loss اور کاموں پر معیار کے درمیان تجرباتی انحصار کی چھان بین کی گئی، جس میں «emergent abilities» کا مظہر بھی شامل ہے۔ یہ دکھایا گیا کہ پری ٹریننگ loss کی مقررہ سطح پر مختلف سائز کے ماڈلز (اور token کی تعداد) موازنہ کارکردگی ظاہر کرتے ہیں، اور بعض کاموں (MMLU، GSM8K) پر معیار صرف پری ٹریننگ loss کی ایک مخصوص حد تک پہنچنے کے بعد ہی اتفاق کی سطح سے بہتر ہونا شروع ہوتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## GLM سیریز میں آرکیٹیکچر اور ماڈلز ### GLM‑10B اور GLM‑130B **GLM‑10B** (2021) — 10 ارب پیرامیٹرز کا ماڈل جو blank infilling کے ساتھ GLM آرکیٹیکچر کی قابل اطلاق پذیری کا مظاہرہ کرتا ہے اور بعد میں پیمانہ کاری کے لیے بنیاد کا کام کرتا ہے۔[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM_ACL-1) **GLM‑130B** (2022) اکتوبر 2022 میں پیش کیا گیا اور ICLR 2023 (arXiv:2210.02414) میں قبول ہوا:[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8) - **پیرامیٹرز کی تعداد:** ≈130 ارب (گھنا دو لسانی ماڈل)۔ - **پری ٹریننگ کا حجم:** 400 ارب سے زائد token (≈200 ارب چینی میں، ≈200 ارب انگریزی میں)۔ - **آرکیٹیکچر:** 70 پرتیں، hidden size 12,288، 96 attention heads؛ DeepNorm، RoPE، GeGLU؛ اضافی Multi-Task Instruction Pretraining (MIP) — NLU/NLG کاموں کے 74 dataset پر ≈5% token۔ - **کوانٹائزیشن:** post-training quantization کے بعد fine-tuning کے بغیر INT4 — 100B+ ماڈلز میں اس طرح کا پہلا دستاویزی نتیجہ؛ 4×RTX 3090 (24 GB) یا 8×RTX 2080 Ti (11 GB) پر inference ممکن۔ - **تربیت کا استحکام:** مصنفین loss function کے متعدد اچھالوں (loss spikes) کو دستاویز کرتے ہیں اور استحکام کی اطلاق شدہ حکمت عملیوں (gradient clipping، Embedding Gradient Shrink) کو بیان کرتے ہیں۔ اشاعت کے وقت GLM‑130B نے انگریزی benchmarks کی وسیع رینج (کل 112 کام) پر GPT‑3 175B (davinci) اور چینی کاموں پر ERNIE TITAN 3.0 260B کو پیچھے چھوڑ دیا؛ تاہم OPT‑175B اور BLOOM‑176B پر برتری دوبارہ پیدا نہ ہو سکی — مصنفین صراحتاً اس محدودیت کی نشاندہی کرتے ہیں۔ HELM تشخیص (نومبر 2022) کے مطابق GLM‑130B کئی پیمائشوں پر GPT‑3 سے موازنہ ہے۔[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### ChatGLM‑6B/2/3 خاندان **ChatGLM‑6B** (مارچ 2023) — 6.2 ارب پیرامیٹرز کا مکالماتی ماڈل، KEG اور Zhipu AI کا مشترکہ منصوبہ، کھلے پروجیکٹ کے طور پر شائع:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-chatglm6b_gh-9) - ≈1 ٹریلین token (چینی + انگریزی) پر پری ٹریننگ، 2K context۔ - مکالمے پر مرکوز؛ ابتدائی alignment بنیادی طور پر SFT اور RLHF سے انجام پاتا ہے۔ - ≈6 GB میموری استعمال کے ساتھ INT4 کوانٹائزیشن، جس سے صارفی آلات پر مقامی اجراء ممکن ہوا۔ **ChatGLM2‑6B** (جون 2023):[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - پری ٹریننگ کا حجم 1.4 ٹریلین token تک بڑھایا گیا۔ - FlashAttention اور Multi‑Query Attention (MQA) متعارف؛ context 32K token تک بڑھایا گیا۔ - Benchmarks پر نمایاں بہتری: MMLU +23 p.p.، GSM8K +571%، BBH +60% ChatGLM‑6B کے مقابلے میں۔ **ChatGLM3‑6B** (اکتوبر 2023):[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - معنیاتی، ریاضیاتی، استدلال، کوڈ اور علم کے شعبوں میں 42 benchmarks پر اضافی بہتری۔ - AgentTuning / AgentLM کے ذریعے function call، built-in Code Interpreter اور ایجنٹک کاموں کی مقامی حمایت۔ ### GLM‑4، GLM‑4‑Air، GLM‑4‑9B اور GLM‑4 All Tools تکنیکی رپورٹ (arXiv:2406.12793) GLM‑4 کو ≈10 ٹریلین token (بنیادی طور پر چینی اور انگریزی، اضافی 24 زبانوں کے ساتھ) پر پری ٹرینڈ اور چینی اور انگریزی کے لیے aligned ماڈلز کے خاندان کے طور پر بیان کرتی ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) **اہم ورژن:** - **GLM‑4** (flagship ماڈل، ورژن 0116 اور 0520): گھنا transformer، hidden size 6144، 61 پرتیں، 48 attention heads، 128K context۔ - **GLM‑4‑Air** — کم تاخیر کے ساتھ GLM‑4‑0116 کے قریب معیار کا زیادہ مختصر اور تیز ماڈل۔ - **GLM‑4‑9B** — 9 ارب پیرامیٹرز کا ماڈل (8K context، 128K اور تجرباتی 1M ورژن) اسی post-training pipeline کے ساتھ۔ - **GLM‑4 All Tools** — ٹولز کے استعمال کے لیے اضافی طور پر aligned ورژن: ویب براؤزر، Python interpreter، تصویر جنریشن (CogView3) اور کسٹم فنکشن۔ **GLM‑4 کی آرکیٹیکچرل خصوصیات:**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - attention میں Q/K/V کے علاوہ کوئی bias terms نہیں۔ - RMSNorm اور SwiGLU۔ - 2D‑RoPE۔ - بڑھے ہوئے FFN کے ساتھ Group Query Attention (GQA)۔ - 150K token کا بائٹ BPE tokenizer، جو چینی اور کثیر لسانی corpus کے لیے علیحدہ تربیت یافتہ BPE vocabulary کو cl100k_base کے ساتھ ملا کر حاصل کیا گیا۔ ### GLM‑4.5 (ARC foundation models) GLM‑4.5 — ایجنٹک، استدلال اور کوڈنگ کاموں (Agentic, Reasoning, Coding — ARC) پر توجہ کے ساتھ کھلا Mixture‑of‑Experts (MoE) ماڈل:[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3) - **355 ارب کل پیرامیٹرز، 32 ارب فعال** (sparse activation کے ساتھ MoE آرکیٹیکچر): 89 پرتیں، 160 ماہرین، ہر token پر 8 فعال؛ 96 attention heads، hidden size 5120۔ - **GLM‑4.5‑Air:** 106 ارب کل / 12 ارب فعال پیرامیٹرز — موثر ورژن۔ - ماہر ماڈلز کی تکرار اور RLHF کے ساتھ کثیر مرحلہ post-training سمیت **23 ٹریلین token** پر تربیت۔ - **ہائبرڈ inference طریقہ** (thinking mode اور direct response): پہلی صورت میں ماڈل تفصیلی استدلالی trace تیار کرتا ہے؛ دوسری میں — براہ راست جواب دیتا ہے۔ سوئچنگ inference pipeline سطح پر کنٹرول ہوتی ہے۔ - ماہر routing کے لیے sigmoid gates کے ساتھ loss-free balance routing۔ - Muon optimizer؛ deeper-and-narrower ڈیزائن۔ ### GLM‑4.6 / GLM‑4.7 GLM‑4.6 / 4.7 سیریز (ستمبر–دسمبر 2025) GLM‑4.5 کے خیالات کو آگے بڑھاتی ہے، پروگرامنگ (SWE‑bench Verified / Multilingual)، پیچیدہ استدلال (Humanity's Last Exam، AIME) اور ایجنٹک کاموں کو تقویت دیتی ہے۔ GLM‑4.7 SWE‑bench Verified پر 73.8% حاصل کرتا ہے اور Interleaved / Preserved / Turn-level Thinking — مکالمے میں استدلال کے انضمام کے تین طریقے متعارف کراتا ہے۔ علیحدہ configurations کو open-weight ماڈلز کے طور پر کھولا گیا ہے۔[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3)[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-glm47_blog-10) ### GLM‑5 تکنیکی رپورٹ 21 فروری 2026 کو شائع ہوئی (arXiv:2602.15763)۔ بنیادی خصوصیات:[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) - **آرکیٹیکچر:** ≈744–745 ارب کل پیرامیٹرز کے ساتھ Mixture‑of‑Experts، 256 ماہرین، ہر token پر 8 فعال ہوتے ہیں (≈40–44 ارب فعال پیرامیٹرز، ≈5.9% کثافت)؛ 75 MoE پرتیں + 3 گھنی پرتیں۔ - **پری ٹریننگ:** 28.5 ٹریلین token۔ - **Context ونڈو:** 200K token۔ - **Dynamic Sparse Attention (DSA):** sparse attention کا طریقہ کار جو لمبے context پر معیار برقرار رکھتے ہوئے تربیت اور inference کے اخراجات کم کرتا ہے۔ - **Multi‑Token Prediction (MTP):** inference کے دوران speculative decoding کی تکنیک۔ - **تکنیکی بنیادی ڈھانچہ:** تربیت مکمل طور پر MindSpore فریم ورک کے ساتھ Huawei Ascend پروسیسرز پر انجام پائی، امریکی ساختہ GPU سازوسامان پر انحصار کے بغیر۔ - **Post-training:** جنریشن اور تربیت کو الگ کرنے (decoupling inference / training) کے ساتھ Reinforcement Learning (RL) کا غیر ہم وقتی بنیادی ڈھانچہ؛ طویل افق تعامل کے لیے ایجنٹک RL الگورتھمز کا اطلاق؛ long-horizon ایجنٹک کاموں کے لیے Token-in-Token-out (TITO) اور درجہ بندی سیاق و سباق انتظام۔ - **لائسنس:** MIT لائسنس کے تحت کھلے وزن۔ ### سیریز کے ماڈلز کا خلاصہ جدول | ماڈل | سال | پیرامیٹرز (کل / فعال) | پری ٹریننگ token | Context | اہم خصوصیات | |-------------|------|-----------------------|------------------|---------|----------------------------------------------| | GLM‑130B | 2022 | 130 ارب / — | ≈400 ارب | 2K | گھنا، دو لسانی، DeepNorm، INT4 کوانٹائزیشن | | ChatGLM‑6B | 2023 | 6.2 ارب / — | ≈1 ٹریلین | 2K | مکالماتی، SFT + RLHF، INT4 (≈6 GB) | | ChatGLM2‑6B | 2023 | 6.2 ارب / — | 1.4 ٹریلین | 32K | FlashAttention، MQA | | ChatGLM3‑6B | 2023 | 6.2 ارب / — | — | 32K | Function call، Code Interpreter، AgentTuning | | GLM‑4 | 2024 | ظاہر نہیں (API) | ≈10 ٹریلین | 128K–1M | All Tools، ملٹی موڈیلٹی (V) | | GLM‑4‑9B | 2024 | ≈9 ارب / — | ≈10 ٹریلین | 128K–1M | کھلا ورژن، GQA | | GLM‑4.5 | 2025 | 355 ارب / 32 ارب | 23 ٹریلین | 128K | MoE، ہائبرڈ thinking، ARC توجہ | | GLM‑4.5‑Air | 2025 | 106 ارب / 12 ارب | 23 ٹریلین | 128K | MoE کا موثر ورژن | | GLM‑4.7 | 2025 | — | — | 128K | بہتر coding، Interleaved Thinking | | GLM‑5 | 2026 | 744 ارب / ≈40 ارب | 28.5 ٹریلین | 200K | DSA، MTP، ایجنٹک انجینئرنگ، Huawei Ascend | [\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8) ### ملٹی موڈل اور خصوصی توسیعات - **GLM‑4V‑9B** — تصاویر اور دستاویزات کی پروسیسنگ کے لیے visual encoder کے ساتھ ملٹی موڈل ورژن۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **GLM‑4.1V‑Thinking** — بہتر کثیر مرحلہ استدلال کے ساتھ visual-language ماڈل (arXiv:2507.01006)۔[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-glm41v-11) - **GLM‑4‑Voice** — end-to-end تقریری ماڈل (9B base، ≈1 ٹریلین تقریر-متن token، 175 bits/s tokenizer)۔[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-glm4voice-12) - **CodeGeeX** — کئی زبانوں میں کوڈ جنریشن، تکمیل اور refactoring کے لیے کوڈ ماڈلز کا خاندان (CodeGeeX‑13B، CodeGeeX2‑6B)؛ IDE plugins میں مدغم۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **CogVLM / CogAgent** — تصاویر کی سمجھ اور GUI میں خودمختار نیویگیشن کے لیے visual-language ماڈل۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **WebGLM** — ویب پر مبنی تلاش اور QA کا ماڈل؛ دکھایا گیا کہ ≈10 ارب پیرامیٹرز کا ماڈل بعض کاموں پر WebGPT‑175B کے قریب پہنچتا ہے (KDD 2023)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## تربیت، ڈیٹا اور معاون ٹیکنالوجیز ### پری ٹریننگ ڈیٹا GLM‑4 اور پیشگی ماڈلز کا پری ٹریننگ corpus مندرجہ ذیل پر مشتمل ہے:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - کثیر لسانی (بنیادی طور پر چینی اور انگریزی) ویب صفحات، Wikipedia، کتابیں، کوڈ اور علمی مقالے۔ - تین مرحلہ پروسیسنگ pipeline: ڈیڈوپلیکیشن (درست اور fuzzy)، فلٹریشن (شوریدہ اور ممکنہ طور پر نقصان دہ متون کا اخراج) اور tokenization۔ - 150K token کا متحد vocabulary، جو چینی اور کثیر لسانی corpus کے لیے علیحدہ تربیت یافتہ BPE vocabulary کو cl100k_base (tiktoken) کے ساتھ ملا کر حاصل کیا گیا۔ ڈیٹا کے معیار اور تنوع کی اہمیت تجرباتی طور پر ثابت ہوتی ہے، تاہم مصنفین شائع شدہ تجرباتی قانونیات سے آگے بڑھ کر ڈیٹا کے انتخاب کے کوئی واضح بنیادی معیار بیان نہیں کرتے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### Context کی توسیع اور LongAlign Context ونڈوز مسلسل ChatGLM‑6B کے 2K سے ChatGLM2/3 کے 32K تک اور پھر GLM‑4 میں 128K اور 1M token تک، اور پھر GLM‑5 میں 200K تک بڑھائی گئیں۔ پوزیشنل انکوڈنگ کی توسیع (RoPE پر مبنی فریکوئنسی scaling طریقے) اور لمبے متون پر اضافی fine-tuning کا مجموعہ استعمال ہوتا ہے۔ خصوصی alignment ترکیب **LongAlign** لمبے inputs پر معیار برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے: LongBench‑Chat کے مطابق GLM‑4 (0520) انگریزی حصے میں 87.3 (GPT‑4 Turbo 1106: 87.2 اور Claude 3 Opus: 87.7 سے موازنہ) اور چینی میں 84.0 (GPT‑4 Turbo اور Claude 3 Opus سے بہتر) حاصل کرتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### Post-training اور alignment (SFT، RLHF) Post-training میں دو بنیادی مراحل شامل ہیں:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **Supervised Fine‑Tuning (SFT):** سانچہ پر مبنی یا تیار کردہ کے بجائے حقیقی (انسانی تحریر) تعاملات پر زور دیتے ہوئے «درخواست–جواب» جوڑوں پر تربیت۔ - **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF):** PPO، DPO اور اپنی اسکیموں کے ذریعے annotators کی ترجیحات کے مطابق بہتری، خاص طور پر ChatGLM‑RLHF اور Self‑Contrast (منفی مثالیں خود ماڈل تیار کرتا ہے، جس سے ترجیحاتی ڈیٹا کی ضرورت کم ہوتی ہے)۔ جوابات کی تشخیص کے لیے feature vector میں حفاظت، حقائق نویسی، مطابقت، افادیت اور ترجیحات کے مطابق اشارے شامل ہیں۔ مصنفین نوٹ کرتے ہیں کہ RLHF انکار کی تعدد کم کرتا ہے، حفاظت بڑھاتا ہے اور کثیر مرحلہ مکالموں میں مستقل مزاجی بہتر کرتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### GLM ماحولیاتی نظام کی خصوصی تکنیکیں - **LongAlign** — طویل context alignment ترکیب (128K تک)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **ChatGLM‑Math** — self-critique اسکیم (بیرونی ماڈلز کے بغیر خود جوابات کی تشخیص) کے ذریعے ریاضیاتی مسائل کے حل میں بہتری۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **Self‑Contrast** — RLHF اسکیم جہاں منفی مثالیں خود ماڈل تیار کرتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **AgentTuning / AgentInstruct** — ماحول کے ساتھ agent کے تعامل کے راستوں پر ایجنٹک مہارتوں کی تربیت کا framework اور dataset۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **APAR (Auto‑Parallel Auto‑Regressive)** — inference کو تیز کرنے کے لیے خودکار متوازی autoregressive جنریشن کا الگورتھم۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) کئی benchmarks بھی تیار کیے گئے ہیں: AgentBench (ایجنٹک کام)، LongBench (طویل context)، AlignBench (چینی alignment)، HumanEval‑X (Python سے آگے کا کوڈ)، NaturalCodeBench (عملی پروگرامنگ کام)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## اہم نتائج اور benchmarks تمام پیمائشیں اصل تکنیکی رپورٹوں کے مطابق شرائط (zero-/few-shot، dataset، ماڈل ورژن) کے ذکر کے ساتھ پیش کی گئی ہیں۔ موازنہ خود تکنیکی رپورٹوں کے مصنفین نے انجام دیا؛ تمام ورژنز کے لیے معیاری پلیٹ فارمز (LMSYS Chatbot Arena، Open LLM Leaderboard) پر آزاد بیرونی تصدیق منظم نہیں ہے۔ ### معیار کی حرکیات: 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 (%، چینی) | 23.7 | 51.7 | 69.0 | 77.1 | تمام ماڈلز یکساں ترتیبات کے ساتھ BF16 میں جانچے گئے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### تعلیمی benchmarks پر GLM‑4 | 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 | GLM‑4 (0520) MMLU پر GPT‑4 کے نتیجے کا ≈96.3% حاصل کرتا ہے، MATH اور GSM8K پر GPT‑4 (0314) سے بہتر ہے، لیکن MATH اور HumanEval پر GPT‑4 Turbo سے پیچھے ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) **AlignBench v1.1** (چینی alignment) کے مطابق GLM‑4 (0520) مجموعی اسکور **8.00** حاصل کرتا ہے GPT‑4 Turbo کے 7.90 اور Claude 3 Opus کے 7.53 کے مقابلے میں، «Logic»، «Language»، «Professional» ذیلی اشاروں پر نمایاں برتری کے ساتھ۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) **AgentBench** کے مطابق GLM‑4 (0520) مجموعی اسکور 3.79 حاصل کرتا ہے جو GPT‑4 Turbo (1106) اور Claude 3 Opus سے موازنہ یا قدرے بہتر ہے۔ Database، House-Holding اور Web-Shopping کاموں پر اعلیٰ نتائج؛ Operating System اور Lateral Thinking Puzzles میں پیچھے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) **Berkeley Function Call Leaderboard** کے مطابق GLM‑4 (0520) 81.76% حاصل کرتا ہے (GPT‑4 Turbo: 81.24%)؛ GLM‑4‑9B‑Chat Llama‑3‑8B‑Instruct سے نمایاں طور پر بہتر ہے (81.00% بمقابلہ 58.88%)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### GLM‑4.5 | Benchmark | GLM‑4.5 | نوٹ | |-------------------------|---------|-----------------------------------| | TAU‑Bench (agentic avg) | 70.1% | ایجنٹک کام | | AIME 2024 | 91.0% | ریاضی مقابلے | | SWE‑bench Verified | 64.2% | حقیقی repositories پر مسائل کا حل | | GPQA (Avg@8) | 79.1% | Graduate-level سوالات | | MATH‑500 | 98.2% | ریاضیات | | MMLU‑Pro | 84.6% | توسیع یافتہ MMLU | فعال پیرامیٹرز کی کم تعداد کو مدنظر رکھتے ہوئے GLM‑4.5 تمام جانچے گئے ماڈلز میں (12 benchmarks کے مجموعی درجہ بندی کے مطابق) تیسرے اور رپورٹ کی اشاعت کے وقت ایجنٹک benchmarks پر دوسرے نمبر پر ہے۔[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3) ### GLM‑4.7 - SWE‑bench Verified: 73.8% (GLM‑4.5 کے مقابلے میں +5.8 p.p.)۔ - Terminal‑Bench 2.0: 41.0% (+16.5 p.p.)۔ - Humanity's Last Exam (with tools): 42.8%۔[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-glm47_blog-10) ### GLM‑5 | Benchmark | GLM‑5 | نوٹ | |-----------------------------------|------------|--------------------------------------------| | SWE‑bench Verified | 77.8% | اشاعت کے وقت open-weight ماڈلز میں سرفہرست | | GPQA‑Diamond | 86.0% | Graduate-level سوالات | | Terminal‑Bench 2.0 | 56.2–61.1% | انجینئرنگ کام | | Humanity's Last Exam (with tools) | 50.4% | پیچیدہ کثیر الشعبہ سوالات | | BrowseComp | 62.0% | ویب نیویگیشن | GLM‑5 GLM‑4.7 کے مقابلے میں اوسط اشارے پر ≈20% بہتری ظاہر کرتا ہے اور open-weight ماڈلز میں ایسی پوزیشن حاصل کرتا ہے جو بعض ایجنٹک اور کوڈ benchmarks پر Claude Opus 4.5 جیسے بند ماڈلز کے مقابل ہے۔[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) ### حفاظت (SafetyBench) SafetyBench (چینی ذیلی نمونہ) کے مطابق GLM‑4 (0520) مجموعی اشارے پر 87.2% حاصل کرتا ہے، جو Claude 3 Opus (87.5%) سے موازنہ اور GPT‑4 (≈88–89.7%) سے قدرے کم ہے۔ GPT‑4 کے مقابلے میں سب سے نمایاں فرق «Physical Health» (جسمانی حفاظت) کے پیمانے پر دیکھا جاتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## استعمال اور ماحولیاتی نظام ### مکالماتی اور معاون منظرنامے ChatGLM سیریز اور بعد کے ماڈلز مکالماتی معاونین کے طور پر استعمال ہوتے ہیں، جن میں تجارتی سروس **Zhipu Qingyan** (chatglm.cn / chat.z.ai) شامل ہے، کثیر لسانی گفتگو، کثیر مرحلہ مکالمے اور ہدایتی طریقے کی حمایت کے ساتھ۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### ایجنٹک نظام اور ٹولز GLM‑4 All Tools اور بعد کے ماڈلز ایجنٹک پلیٹ فارم GLMs میں ضم ہوتے ہیں، جو کسٹم agents بنانے، built-in Python interpreter، ویب براؤزر، VLM/T2I ماڈلز (CogView3) کو جوڑنے اور بیرونی APIs استعمال کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مرکب کام حمایت یافتہ ہیں: ویب سرچ، Python کے ذریعے ڈیٹا تجزیہ، ٹولز کے مجموعی سلسلے۔ GLM‑5 طویل منصوبہ بندی افق (agentic engineering) کے ساتھ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے کاموں پر توجہ مرکوز کرتا ہے اور MCP‑Atlas اور BrowseComp benchmarks پر جانچا گیا۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) ### کوڈ جنریشن اور سافٹ ویئر ترقی CodeGeeX خاندان (CodeGeeX‑13B، CodeGeeX2‑6B) اور GLM کے کوڈ طریقے کئی زبانوں میں کوڈ جنریشن، تکمیل اور refactoring، HumanEval اور HumanEval‑X مسائل کے حل کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ HumanEval‑X پر CodeGeeX2‑6B کا Pass@1 CodeGeeX‑13B کے مقابلے بہتر ہوتا ہے (مصنفین کے مطابق: Python میں +57%، C++ میں +71%)۔ CodeGeeX مصنوع ڈویلپرز کے لیے IDE plugins میں مدغم ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### طویل context اور دستاویز مرکوز منظرنامے GLM‑4‑9B‑Chat‑1M اور بڑے ماڈلز بڑی دستاویزات اور مجموعوں (1M token تک) کے تجزیے، خلاصے، طویل دستاویزات میں تلاش اور طویل کوڈ کے ساتھ کام کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ### تعیناتی کا بنیادی ڈھانچہ ماڈلز Z.ai / bigmodel.cn API پلیٹ فارم (tool calling، agent frameworks) کے ذریعے دستیاب ہیں۔ کھلے ورژن vLLM، SGLang کے ذریعے مقامی تعیناتی کی حمایت کرتے ہیں۔ Huawei Ascend کی حمایت NVIDIA سازوسامان کے بغیر تعیناتی کی اجازت دیتی ہے۔ سیریز کے کھلے ماڈلز Hugging Face پر 10 ملین سے زائد بار ڈاؤن لوڈ ہو چکے ہیں (2023–2024)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4)[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-hf_glm45-13) ## محدودیات اور کھلے مسائل - **لسانی عدم توازن:** GLM سیریز بنیادی طور پر چینی اور انگریزی زبانوں پر پری ٹرینڈ ہے؛ دیگر زبانوں پر معیار نمایاں طور پر کم ہے، جسے تکنیکی رپورٹ arXiv:2406.12793 میں صراحتاً بیان کیا گیا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **Benchmark قابل تکرار ہونا:** موازنہ کے زیادہ تر نتائج خود ڈویلپرز کی تکنیکی رپورٹوں میں پیش کیے گئے ہیں۔ تمام ورژنز کے لیے معیاری پلیٹ فارمز (LMSYS Chatbot Arena، Open LLM Leaderboard) پر آزاد بیرونی تصدیق منظم نہیں ہے۔ - **پیمانہ کاری کے دوران loss spikes:** GLM‑130B کی تربیت متعدد loss function اچھالوں کے ساتھ ہوئی جن کے لیے دستی مداخلت درکار تھی؛ مصنفین اسے پیمانہ کاری میں ایک حل نہ شدہ انجینئرنگ مسئلے کے طور پر دستاویز کرتے ہیں۔[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8) - **سازوسامان پر انحصار:** GLM‑5 سے شروع ہو کر تربیت Huawei Ascend / MindSpore پر منتقل ہو گئی؛ دیگر ہارڈویئر پلیٹ فارمز پر آزاد تکرار مشکل ہے۔[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) - **Alignment اور حفاظت:** RLHF کے اطلاق کے باوجود جواب دینے سے انکار، کثیر مرحلہ مکالموں میں مستقل مزاجی اور حفاظتی میکانزم کو نظرانداز کرنے کے مسائل متعلق ہیں؛ arXiv:2406.12793 کے مصنفین بتاتے ہیں کہ RLHF مدد کرتا ہے لیکن مسائل کو مکمل طور پر حل نہیں کرتا۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **Hallucinations:** دیگر LLM کی طرح حقائق کی غلطیوں کا مسئلہ دستاویز شدہ ہے؛ مقداری تشخیص کام اور طریقہ کار کے مطابق مختلف ہوتی ہے۔ - **ریاضیاتی استدلال:** GLM‑4 MATH اور پیچیدہ حساب کے بعض کاموں پر GPT‑4 Turbo سے پیچھے ہے، اگرچہ خصوصی تکنیکیں (ChatGLM‑Math) استعمال کرتا ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - **ایجنٹک کام:** AgentBench پر نچلی سطح کے OS تعامل اور پیچیدہ منطقی پہیلیوں سے متعلق کاموں میں فاصلہ باقی ہے؛ طویل افق (long-horizon) معیار ایک حل نہ شدہ مسئلہ ہے (مسلسل کاموں میں غلطیوں کا جمع ہونا)۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) - **کوڈ اور عملی کام:** NaturalCodeBench پر GLM‑4 (مجموعی 47.1%) GPT‑4 Turbo (53.8%) سے کم ہے، اگرچہ Claude 3 Opus (48.3%) سے موازنہ ہے۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) ## اخلاقی اور ریگولیٹری پہلو GLM سیریز جنریٹو ماڈلز کی رجسٹریشن اور حفاظتی تشخیص کے حوالے سے چینی ریگولیٹر (چین کی سائبر اسپیس انتظامیہ، CAC) کی ضروریات کے مطابق تیار کی گئی ہے۔ Post-training میں زہریلے اور نقصان دہ مواد کو کم کرنے کے لیے SFT اور RLHF شامل ہیں۔[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) GLM‑4 تکنیکی رپورٹ میں خطرات کے انتظام کا کثیر مرحلہ عمل بیان کیا گیا ہے:[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) - ممکنہ طور پر خطرناک مواد کے متون سے پری ٹریننگ corpus کی ابتدائی صفائی۔ - حفاظتی معیار کے مطابق alignment ڈیٹا کی فلٹریشن۔ - Red-team testing: fine-tuning کے لیے پیچیدہ نقصان دہ درخواستوں کی تشکیل۔ - حفاظت کی مقداری تشخیص (7 پیمائشیں) کے لیے SafetyBench کا استعمال۔ ابتدائی ماڈلز (GLM‑130B) دو لسانی تربیت کی بدولت CrowS‑Pairs پر کم تعصب اور RealToxicPrompts پر GPT‑3 اور OPT کے مقابلے کم زہریلا پن ظاہر کرتے ہیں۔[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM130B-8)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-ChatGLM-2) MIT لائسنس کے تحت GLM‑5 کا اجراء کھلے وزن کے تجارتی استعمال پر باضابطہ پابندیوں کی غیر موجودگی کو ظاہر کرتا ہے، جو کھلے LLM کے لیے عام بے قابو استعمال کے معیاری خطرات کو جنم دیتا ہے۔[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) پری ٹریننگ corpora میں تعصبات (bias) کے مسائل، چینی زبان اور ثقافتی سیاق و سباق سے مخصوص، مضمون کی تحریر کے وقت تک عوامی کاموں میں منظم طریقے سے تحقیق نہیں کیے گئے ہیں۔ ## مستقبل کے امکانات اور تحقیقی سمتیں شائع شدہ تکنیکی رپورٹوں اور Z.ai کے معاون مواد کی بنیاد پر درج ذیل اعلان کردہ سمتیں نمایاں ہیں:[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM45-3)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_note-GLM5-4) - ہر token پر فعال پیرامیٹرز کی لاگت کو کم کرتے ہوئے MoE آرکیٹیکچرز کی پیمانہ کاری۔ - طویل افق کاموں کے لیے ایجنٹک RL کے غیر ہم وقتی الگورتھمز کی ترقی۔ - 200K سے زائد context کے لیے sparse attention (DSA) کے میکانزم کی بہتری۔ - ملٹی موڈل استدلال: ویڈیو اور دستاویزات کی سمجھ کی طرف GLM‑4.1V‑Thinking کی ترقی۔ - حقیقی تعاملات پر آخری agents کی تربیت کے ذریعے ایجنٹک کام کی انجام دہی میں بیرونی APIs پر انحصار کم کرنا۔ - مقامی (چین کے لیے) ہارڈویئر (Huawei Ascend، Cambricon) کے لیے بہتری اور تربیت کے کاربن فٹ پرنٹ میں کمی۔ - روبوٹکس اور سائنسی کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز کے ساتھ انضمام۔ ## یہ بھی دیکھیں - Transformer آرکیٹیکچر - BERT - GPT - T5 - Decoder-only آرکیٹیکچر - Reinforcement Learning from Human Feedback - DeepSeek ## حوالہ جات - 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 ## حواشی 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-5) [1.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-6) [1.7](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_ACL_1-7) [1.8](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-14) [2.15](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-15) [2.16](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-16) [2.17](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-17) [2.18](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-18) [2.19](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-19) [2.20](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-20) [2.21](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-21) [2.22](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-22) [2.23](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-23) [2.24](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-24) [2.25](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-25) [2.26](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-26) [2.27](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-27) [2.28](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-28) [2.29](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-29) [2.30](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-30) [2.31](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-31) [2.32](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-32) [2.33](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-33) [2.34](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-34) [2.35](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-35) [2.36](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-36) [2.37](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-37) [2.38](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-38) [2.39](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-39) [2.40](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-40) [2.41](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-41) [2.42](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-42) [2.43](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-43) [2.44](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-44) [2.45](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-45) [2.46](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-ChatGLM_2-46) [2.47](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-2) [3.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-3) [3.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-4) [3.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-5) [3.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM45_3-6) [3.7](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-0) [4.01](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-1) [4.02](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-2) [4.03](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-3) [4.04](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-4) [4.05](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-5) [4.06](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-6) [4.07](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-7) [4.08](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-8) [4.09](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-9) [4.10](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM5_4-10) [4.11](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#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)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-GLM_arxiv_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_arxiv_7-1) [7.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM_arxiv_7-2) [7.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-2) [8.3](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-3) [8.4](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-4) [8.5](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#cite_ref-GLM130B_8-5) [8.6](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#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)_(UR)#cite_ref-glm47_blog_10-0) [10.1](https://systems-analysis.info/int/GLM_(Zhipu_AI)_(UR)#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)_(UR)#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)_(UR)#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)_(UR)#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)