基础大模型企业智谱AI，

1. @TechGeek2025：”GLM-4的128K上下文太实用了！终于能处理长篇研究报告了！“
2. @AI创业者小王：”智谱的产芯片适配方解决了我们的合规难题，文档也很清晰。“
3. @开源好者Lin：”ChatGLM-6生态活跃，期待更多垂直领域微程！“

（注：段落排版符号✧、✦、❖、▌等可替换为其他Unicode符号以增视觉效果）

1. 产化硬件适配：支持昇腾、海光DCU等10余种产芯片，保障算力安全3；
2. 算突破：通过LongAlign技术实现长上下文对齐，推理速度提升40%3；
3. 多模态融合：GLM-4V模型可处理图像问答、目标检测等复杂任务57。

❖二、解决行业痛点的实践路径
智谱AI通过以下方赋能企业智能化转型：

1. 开源模型获取：
   • 访问Hugging Face仓库搜索ChatGLM3-69；
   • 使用git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载代码库。
2. 本地部署：
   • 安装依赖：p install -r requirements.txt ；
   • 运行交互Demo：python web_demo.py11 。

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1. 申请密钥：登录智谱开放平台注册账号，获取API Key9；
2. 安装SDK：Python用户可通过p install zhipuai集成开发库11；
3. 代码示例：

python
from zhipuai import ZhipuAI 
client = ZhipuAI(a_key="your_a_key")
response = client.chat.completions.create( 
    model="glm-4", 
    messages=[{"role":"user","content":"你好"}]
)
print(response.choices[0].message.content) 

▌多模态模型调用
GLM-4V支持图像理解任务，需上传ase64编码图片并指定视觉参数9：

一、基础大模型企业智谱AI的技术架构与心优势
智谱AI自主研发的GLM预训练框架，创新性融合自回归生成与填空任务，支持多模态数据统一处理37。其性模型如GLM-4支持128K长文本理解，ChatGLM-6开源版本下载量超800万，性能逼近GPT-439。技术亮点包括：

三、使用说明与开发指南
▌API调用基础步骤

网友评论列表

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python
response = client.chat.completions.create( 
    model="glm-4v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,{...}"}}
        ]
    }]
)

❖四、下载安装全流程

• 数据安全：采用私有化部署方，支持数据本地化处理8；
• 成本优化：提供轻量化微调工具，降低中小型企业训练门槛8；
• 场景定制：在医疗领域辅助诊断分析，教育行业实现个性化学习路径推荐27。

✦

✧概要✧
智谱AI作为中基础大模型领域的领企业，依托清华大学技术背景，构建了从算研发到行业落地的完整生态710。其心产品GLM系列大模型以多模态、高精度和产化适配为特，覆盖教育、医疗、金融等场景，并通过开源策略推动技术普惠39。本文将从技术架构、应用实践、使用指南等维度展开，为和企业提供深度参考。

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