TL;DR
- بنابراین، شما به سرعت، هوش و اقتصاد عالی نیاز دارید.
- معرفی GLM 4.
- 7، اولین مدل باز که هر سه را ارائه میکند.
چه اتفاقی افتاد
بنابراین، شما به سرعت، هوش و اقتصاد عالی نیاز دارید. معرفی GLM 4.
7، اولین مدل باز که هر سه را ارائه میکند. چرا توسعهدهندگان در Cerebras تغییر میکنند، ما شاهد تقاضای بسیار زیاد توسعهدهندگان برای GLM 4.
7 بوده ایم. مهاجرت به GLM 4.
7 توسط سه عامل کلیدی هدایت میشود: هزینه، سرعت و هوشمندی. هزینه: GLM 4.
7 مقرون به صرفهتر از مدلهایی مانند Claude Sonnet 4. 5 است و با کسری از هزینه به هوش بالایی دست مییابد.
سرعت: در Cerebras، GLM 4. 7 ثانیه به ازای هر 10 خروجی میرسد.
20 برابر سریعتر از رقبای متن بسته مانند Sonnet 4. 5.
این امر تأخیر در گردشهای کاری عامل را به میزان قابل توجهی کاهش میدهد و امکان تکرار و. اجرای سریع در محیطهای توسعه را فراهم میکند.
هوشمندی: GLM 4. 7 قویترین مدلهای کدگذاری منبعباز موجود امروزی است.
مهارت فوقالعادهای در استفاده از ابزار دارد و به 96% در 𝜏²-Bench Telecom دست مییابد،. که باعث میشود مناسب برای استفاده در مهارهای کدگذاری و عوامل عمومی.
علاوه بر این، GLM 4. 7 در کارهای استدلالی و دانشی عالی است و در الماس چالشبرانگیز GPQA (استدلال علمی) که توسط تجزیه.
و تحلیل مصنوعی اندازهگیری شده است،. امتیاز 86 درصد را کسب کرده است.
برخی از نکات اصلی:. مقیاس:.
~358B کل پارامترها،. ~32B فعال در هر توکن (مسیریابی MOE) ساخته شده برای:.
کدنویسی + استفاده از ابزار + گردش کار عاملی حریم خصوصی در مغزها:. ورودیها/خروجیها در حافظه پردازش میشوند و تداوم نمییابند،.
اما معماری فقط تئوری است تا زمانی که نتایج را مشاهده کنید. 4.
7 در ردیف "مدل باز بالا" قرار میگیرد. در LiveCodeBench، GLM 4.
7 از مدلهای Anthropic و OpenAI بهتر عمل میکند، و تنها پس از Gemini 3. GLM 4.
7 با پیشرفتهای قابلتوجهی در GPQA و AIME، این پیشتاز را گسترش میدهد. عملکرد بهتر از Claude Sonnet 4.
5 در هر دو، AIME 2025 را در زیر ببینید. و وقتی مستقیماً آن را با GLM 4.
6 مقایسه میکنید،. نسل قبلی مدل،.
بهبود در کدنویسی و قابلیتهای کلی قابل توجه است،. به ویژه +12.
4 امتیاز در HLE، +16. 5 امتیاز ترمینال Bench 2، اما عملکرد GL یکی دیگر از موارد دیگر است.
7: فرصت 20 برابر سریعتر بودن زیبایی GLM 4. 7 این است که منبعباز است.
این بدان معناست که دیگر با تنگناهای سخت افزاری مانعی ندارید. اکنون، محصول شما میتواند به سرعت خروجی توکن سریعتر از مدلهای منبع بسته مانند Sonnet 4.
5 یا GPT 5. 2 که روی پردازندههای گرافیکی اجرا میشوند، دست یابد.
برای مثال، تفاوت سرعت GLM 4. 7 در ارائه دهندگان سخت افزار مختلف را ببینید.
هر مدل ویژگیهای شخصیتی متفاوتی دارد. هنگام مهاجرت به GLM 4.
7،. یک اشتباه رایج استفاده مجدد از دستورات قدیمیبدون تنظیم آنها برای رفتار منحصر به فرد آن است.
که میتواند منجر به عملکرد غیر بهینه برای استفاده کامل از نقاط قوت GLM 4. 7، ضروری است که دستورات، معماری و پارامترهای نمونه برداری را بر این اساس اصلاح کنید.
در زیر 10 قانون وجود دارد که به شما کمک میکند حداکثر استفاده را از GLM 4. 7 ببرید.
قانون شماره 1: بارگذاری از جلو دستورالعملهای خود را در Cerebras، GLM 4. 7 تا 131K طول را پشتیبانی میکند.
با این حال، مانند اکثر مدلهای بزرگ دیگر، کیفیت خروجی GLM4. 7 در طولهای کوتاهتر دقیقتر است و میتواند در طولهای شدید کاهش یابد.
بهویژه مشاهده شده است که GLM 4. 7 دارای یک سوگیری قوی نسبت به ابتدای دستور است، حتی بیشتر از مدلهای دیگر.
این امر به ویژه در هنگام استفاده از ی فکری در مکالمات قابل توجه است - دستورالعملهای قبلی. را تقویت میکند.
بر این اساس،. برای اطمینان از پیروی از دستورالعملهای مناسب،.
همه دستورالعملهای اجباری و دستورالعملهای رفتاری را در شروع مطلق سیستم خود قرار دهید تا از سوگیری ابتدایی. مدل استفاده کنید.
این موثرتر است قانون شماره 2:. دستورالعملهای واضح و مستقیم ارائه کنید مدلهای مختلف دستورالعملها را متفاوت دنبال میکنند.
7 بهترین پاسخ را به زبان محکم و مستقیمیمیدهد که ابهام را برطرف میکند. قوانین را بلافاصله با استفاده از دستورالعملهای قوی و صریح مانند MUST و SRICTLY ایجاد کنید.
از زبان ملایم و پیشنهادی که مدل ممکن است آن را اختیاری بداند اجتناب کنید. برای مثال: بنویسید: "قبل از نوشتن هر کدی، ابتدا باید فایل معماری.
md را بخوانید و کاملاً درک کنید. همه کدهایی که تولید میکنید باید کاملاً مطابقت داشته باشند.
" ننویسید: "لطفاً معماری من را بخوانید و دنبال کنید. در پاسخهای آن زبانها را تغییر دهید.
اگر از یک مدل زبانی مهاجرت میکنید که بهطور پیشفرض به انگلیسی است،. مفید است که دستورالعملی مانند:.
"همیشه به انگلیسی پاسخ دهید" (یا زبان دلخواه شما) در سیستم خود اضافه کنید. از خروجیهای غیرمنتظره جلوگیری کنید.
گاهی اوقات،. ما مشاهده کرده ایم که این مدل ممکن است در اولین نوبت،.
ردپای استدلالی را به زبان چینی تولید کند. کنترل صریح زبان از این رفتار جلوگیری میکند.
قانون شماره 4: استفاده از نقشآفرینی یکی از بزرگترین نقاط قوت GLM 4. 7 توانایی آن در حفظ و پیروی مؤثر نقشها و شخصیتها است.
نقش آینهای «بلوکهای فکر» درونی آن،. به شما اجازه میدهد تا کنترل دقیقی بر لحن و دانش حوزه داشته باشید.
برای بهرهگیری از توانایی مدلها برای ایفای نقش:. به مدل یک شخصیت واضح بدهید،.
یا سیستمهای چندعاملی هر کدام با شخصیتهای خاص خود را ایجاد کنید. برای مثال:.
بنویسید:. «شما بهعنوان یک تحلیلگر عمل میکنید که یک خلاصه اجرایی آماده میکنید؛
ساختار را با جزئیات بررسی کنید و سپس منبع حرفهای زیر را بررسی کنید. .» شماره 5:.
شکستن task وسط کار را دوباره ارزیابی کنید گاهی اوقات به این "تفکر درهم" گفته میشود که توسط. مدلهایی مانند مدلهای Sonnet/OAI پشتیبانی میشود.
در تفکر درهم،. مدل بهطور متناوب بین:.
مراحل استدلال (تحلیل،. تولید فرضیه) مراحل اقدام (بازیابی،.
استفاده از ابزار،. اجرای کد،.
یا تعامل محیطی) این امکان را به مدل میدهد تا در طول کار،. نتایج را بهطور دینامیکی تنظیم کند،.
نتایج را بهطور پویا تنظیم کند. اجرا.
بدون تفکر در هم آمیخته، تشویق میشود که در GLM 4. 7 تکمیل کار بهتر انجام شود.
میتوانید این کار را با تقسیم وظایف به مراحل فرعی کوچک و کاملاً مشخص انجام دهید. بهعنوان مثال: وابستگیها را فهرست کنید.
ساختار جدید را پیشنهاد دهید. مهاجرتها را ایجاد و تأیید کنید.
این رویکرد افزایشی نتایج پاکتری ایجاد میکند و با گرایشهای اجرای اول GLM مطابقت دارد. قانون شماره 6: غیرفعال کردن یا به حداقل رساندن استدلال زمانی که لازم نیست GLM 4.
7 اغلب شامل داخلی است. فکر/استدلال در خروجی آن مسدود میشود.
برای بسیاری از کارهای ساده، این سربار استدلال غیرضروری است و پاسخها را کند میکند. برای به حداقل رساندن استدلال:.
غیرفعال کردن استدلال:. از پارامتر غیر استاندارد disable_reasoning استفاده کنید:.
در پارامترهای درخواست خود برای Cerebras API درست است. توجه داشته باشید که این با Z.
ai که از تفکر پارامتر در Z. ai API استفاده میکند متفاوت است.
برای پاسخهای متمرکز، استفاده از مقادیر پایینتر را در نظر بگیرید. درخواست برای کمتر: دستورالعملهایی را در دستور سیستم قرار دهید تا استدلال را به حداقل برسانید.
برای مثال،. به اعلان سیستم اضافه کنید:.
«تنها در صورت لزوم دلیل» یا «از استدلال برای کارهای ساده بگذرید». محدودیتهای خروجی را تنظیم کنید:.
از قالبهای خروجی ساختاریافته (JSON،. لیستها،.
گلولهها) استفاده کنید که بهطور طبیعی بلوکهای استدلال پرمخاطب را منع میکند. تنظیم clear_thinking: true: مدل حذف میکند.
حالت درونی آن بین مکالمات نوبتی ساده که توکنها را ذخیره میکند. قانون شماره 7: استدلال پیشرفته را برای کارهای پیچیده فعال کنید در حالی که استدلال GLM 4.
7 برای کارهای ساده میتواند بیش از حد باشد،. اما برای حل مشکلات پیچیده که نیاز به تفکر گام به گام دارد،.
ارزشمند میشود. برای تقویت استدلال:.
استدلال را فعال کنید:. هنگامیکه درخواست شما غیرفعال میشود،.
اطمینان حاصل کنید که غیرفعال میشود. مقابله با مشکلات پیچیده.
Prompt for Depth:. دستورالعملهای استدلالی صریح را به اعلان سیستم خود اضافه کنید:.
"برای هر کار معینی باید گام به گام فکر کنید" یا "استدلال خود را به مراحل منطقی واضح. تقسیم کنید.
" اعلان زنجیرهای از فکر:. شامل مثالهایی باشد که فرآیند استدلال مورد نظر را نشان میدهد،.
به مدل نشان میدهد که چگونه میتواند از طریق مشکلات کار کند،. از قانون #8 بهطور روشمند استفاده کند:.
R. شماره 4، یکی از قدرتمندترین الگوها هنگام کار با GLM 4.
7 (یا هر LLM) استفاده از آن است. عوامل منتقد تخصصی برای بررسی و اعتبارسنجی خروجیها قبل از اجازه دادن به جریان عامل اصلی در.
برنامه خود. به جای تکیه بر یک عامل واحد برای تولید و تأیید کد،.
عوامل فرعی اختصاصی با تخصص خاص ایجاد کنید:. نماینده بازبینی کد:.
یک عامل فرعی پیکربندی شده برای بررسی دقیق کیفیت کد،. پایبندی به اصول SOLID/DRY/YAGNI،.
و مسائل مربوط به قابلیت نگهداری. نماینده متخصص QA:.
بهطور بالقوه با قابلیتهای یکپارچه سازی با موارد مرورگر آزمایشی،. یکپارچه سازی قابلیت مرورگر و موارد آزمایشی کاربر مرتبط است.
نقاط. عامل بررسی امنیتی: متخصص در شناسایی آسیبپذیریها، الگوهای ناامن و مسائل مربوط به انطباق.
عامل ممیزی عملکرد: تمرکز بر شناسایی تنگناهای عملکرد، الگوریتمهای ناکارآمد، یا نشت منابع. با تقسیم مسئولیتها در چندین عامل،.
که هر کدام با یک روباس نسل معتبر و خط لوله (pipeee) ایجاد میکنید. قانون شماره 9: جفت کردن GLM با یک مدل مرزی GLM 4.
7 در استدلال در مقایسه با سایر مدلهای منبعباز برتری دارد. با این حال،.
اگر مورد استفاده شما به قابلیتهای استدلال مرزی متکی باشد،. ممکن است متوجه شوید که GLM 4.
7 در سختترین 10 درصد موارد استفاده کوتاهی میکند. در اینجا سه الگوی معماری وجود دارد که میتوانید برای استفاده مؤثر از GLM 4.
7 در برنامههای خود به کار ببرید: مسیر به GLM 4. 7 برای کارهای سادهتر و پیچیدهتر GLM.
7 بهعنوان یک عامل ستون فقرات سریع که در مدلهای کندتر و هوشمندتر فقط در صورت نیاز حلقه. میزند.
از Sonnet یا GPT برای ایجاد یک طرح استفاده کنید،. سپس آن را به سرعت با استفاده از GLM 4.
7 اجرا کنید—به شما امکان میدهد تا حجم بالایی از وظایف را با کسری از هزینه انجام دهید. و در عین حال کیفیت را در مراحل استدلالی پیچیده با سرعت خروجی G7 و سرعت خروجی G17M.
le7. هزینههای کمتر برای اکثر وظایف،.
میتوانید سرعت و صرفه جویی قابل توجهی در هزینهها داشته باشید بدون از بین بردن کیفیت. کلی.
قانون شماره 10:. از تفکر شفاف برای کنترل حافظه بین تماسها استفاده کنید از تفکر شفاف برای تصمیمگیری در.
مورد میزان "حالت تفکر" داخلی GLM 4. 7 استفاده کنید.
برای حلقههای عامل،. طرحهای چند مرحلهای و جلسات کدگذاری که بر اساس استدلال قبلی ساخته میشوند،.
clear_thinking:. false را تنظیم کنید تا مدل حالت داخلی خود را بین نوبتها حفظ کند.
برای تماسهای یکباره،. کارهای دستهای،.
یا زمانی که انحراف ناخواسته از مراحل قبلی را مشاهده میکنید،. clear_thinking را تنظیم کنید:.
درست است،. بنابراین هر پاسخ فقط بر اساس دستور قابل مشاهده است.
و اکنون، آماده دیدن آن در عمل هستید؟ مغزها، شما از کلاستر مقیاس ویفر ما استفاده میکنید، اما روش کار با مدل آشنا میماند.
میتوانید از زمینه طولانی ما با حدود 131 هزار توکن استفاده کنید و تا حدود 40 هزار. پاسخ اجازه دهید.
توکنهای خروجی را از طریق max_completion_tokens تولید میکند،. بنابراین مدل فضای کافی برای دریافت درخواست و ایجاد یک پاسخ کامل دارد.
همچنین میتوانید تصمیم بگیرید که مدل چقدر «تفکر» داخلی انجام دهد. اگر به سرعت و خروجی سادهتر اهمیت میدهید،.
میتوانید استدلال را با disable_reasoning:. true خاموش کنید تا پاسخها کوتاهتر و تمیزتر بماند.
اگر در حال ساخت عامل یا حلقههای کدنویسی هستید و میخواهید مدل آن حالت داخلی را در سراسر. چرخش حفظ کند،.
clear_thinking:. false را بگذارید تا بین تماسها بازنشانی نشود.
برای نمونهبرداری، نقطه شروع خوب در Cerebras دما=1 با top_p=0. 95 است.
این پیش فرضها برای اکثر بارهای کاری در سیستم ما به خوبی کار میکنند. هنگامیکه مشاهده کردید GLM 4.
7 چگونه در برنامه خود عمل میکند،. میتوانید یکی از این تنظیمات را در هر زمان انجام دهید تا سبک و تنوع مورد نیاز.
خود را بدست آورید. هنگامیکه این پارامترها را تنظیم کردید، در مکان خوبی برای شروع تنظیم برای مورد خاص خود هستید.
اگر شما قبلاً در OpenAI Python SDK استاندارد شده اید،. Cerebras با OpenAI سازگار است،.
فقط با استفاده از extra_body فیلدهای خاص GLM را پاس کنید. شروع به کار یک کلید API بگیرید: https: //cloud.
cerebras. ai از شناسه مدل استفاده کنید: zai-glm-4.
7 با پیشفرضهای فوقالعاده شروع کنید،. سپس شما را مجبور میکنیم تا زمانی که میخواهید کارتان را آزمایش کنید.
و بازخورد اولیه را در مورد مدلها ارائه میدهد. معیارها، گزارشهای اشکالات و اشتیاق شما چیزی است که اکوسیستم ما را شکوفا میکند.
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.