Ask Me Anything with 智谱！有问必答！

https://v2ex.com/t/1178090
为什么 GLM v4.6 + Claude Code 可用性极差？

@FarAhead 哈哈 第一个砸场子的来了

为什么智普对比 opus 4.5 差那么多？

先用 GLM-4.6V 整理一下发帖格式？

智普？质朴？离谱？

喜欢爸爸还是喜欢妈妈？

GLM-4.6V 我想用于游戏内容识别，如果对于大模型没有训练过的内容，有微调的方案吗？

价格能不能再便宜点？

大众只记得第一第二名，从不记得第三名叫什么

智谱曾经风光过，现在有点掉队了，你觉得是什么原因

赶紧扩容吧，别再降智了

4.7 啥时候发，已经买了一年的 plan ，莫辜负

4.6V 能不能测一下这个数据集看看实例 https://huggingface.co/datasets/DietCoke4671/ToolVQA

> “活动。。 傍晚 6 点至晚 10 点举行”

。。。。。在哪里举行？

招实习吗

@sillydaddy 就在这个社区哦

你的 ID 可以改成 ZhipuAI 吗？ 不要写成 Zhipuai

不要超卖 买了 plan 后 速度又慢 又笨直接放弃 祝好

@Zhipuai 让别人加班吗，有愿意加班的吗

1. 最近套餐很火,降智非常严重,体验很差
2. glm 4.6 是和 claude-sonnet-4.5 一天推出的,而 claude-opus-4.5 已经发布了,什么时候出新模型

能涩涩吗

@FarAhead lol, what can i say

glm 为啥做前端，对比 claude 4.5 很难看？下一版能不能提高下审美

GLM 5 什么时候发布

@tt83 老板，我们现在已经是 4.6V 啦

@superkkk 诶，这个评测集质量不错的样子！我们后续安排评测一下！

理解用户意图简直抓狂。。。你们能展示一下正常工程代码中的任务跟 claude 同样提示词执行的对比么？

被骗了这么久，GLM-4.6 什么时候才能支持 Claude Code 思考模式？

真金白银买了套餐的用户说一句，感觉买亏了。现在根本没法用，太弱智了

1. 数据部分中，有没有设计实验验证每个数据来源的有效性？有没有啥经验哇？
2. 多模态模型训练过程中怎么和纯语言模型配合呢？

@mengdodo 第三名就好了哦，现在五六七八开外

裁员上市是真的吗？

不是有问必答吗？为什么不回答上面的人的问题？

散了吧，楼主已被吓跑

@DefoliationM 选择性回答，但凡提出一点批评就装聋作哑，这样公司什么成分就不必明说了吧

ding Plan 是什么

我第一时间就买了一年订阅，一开始还行，最近写代码经常会出现事实性错误（指东打西，或者对着不存在的问题怼），现在已经全程 opus 4.5 了，多的不要求，GLM 4.7 能超过 sonnet 4.5 吗，懒得去退款了

有问必答 = 一言不发

好像是第一次看到在 V2 进行 AMA 的，智谱也确实是整个国产模型中更贴近开发者的，我自己看 reddit ，国外开发者也对 z.ai 的评价很高。

请问：智谱团队对自家最新模型有做过横评吗？在国内一众模型中，你们觉得自己处于什么位置？最好可以用一个或几个图表对比一下：性能、评分、价格，或者你们觉得有意义的对比参数。

智谱团队目前主要是什么硬件在跑 AI 大模型。是否有采购 H200 ？ H200 对比现有的一些 AI 设备，会有哪些优势。

抛开哪些什么因素不谈，只是技术和参数的讨论。

所以昨晚到底举办了什么活动？这公司到底啥情况？

auGLM 和豆包手机底层技术是一样的吗

GLM 公司内党员多吗？党建工作规律开展吗？

你觉得 RKLB 看多高？

GLM 和 Qwen 都是国产之光

@ktyang #27 终于遇到同感的. 听不懂人话, 自顾自的开始改代码, 不清楚的地方不会再次确认.

GLM TTS 克隆效果不行，为啥比开源的还差？

什么时候支持 CC 的 thinking mode 和 codex?

搭配 cc 那简直没法用，搭配 opencode 能开启思考，会好一些。

这活动开展了个寂寞？

@duuu 可以参考我们的输入输出格式构造训练数据，用 llamafactory 等框架进行微调。

@SorryChen "1. 会做一些领域数据的单训实验来验证效果，包括作为最终合训数据比例的依据；
2. 我们目前是基于纯文本的 GLM pretraining 模型做 VLM 加训和多模态的 post training"

@logictan89 请问克隆效果不行是体现在哪里呢？是发音不准确还是克隆音色相似度不高？在主观测评和开源客观评测集上，GLM-TTS 都取得了不错的指标，不知道你说的比开源的差是和哪个对比？我们的模型已经开源，如果有问题可以在 github 的 issue 中提出，我们可以进行讨论。

@re2ikotr 这是一个属于探索者的时代。
如果你渴望在顶级 AI 团队中挑战自我，无论是实习历练还是职业进阶，我们都随时欢迎。
投递通道： [email protected]
招聘列表： https://zhipu-ai.jobs.feishu.cn/index

@Zhipuai 我是在 audio.z.ai 里面体验的，随便找了个干声进行克隆。当前其他开源模型（ indextts2/cosyvoice2/3/vibevoice 等）虽然在情绪和语调上还达不到非常理想的程度，但是至少音色方面差的不会很多。但是在 audio.z.ai 上，是目前唯一一个在音色方面就让我觉得“不像”输入音频的体验。更不必说，生成的语音说话一板一眼的，一点特色都没有。所以我后续也没有去 github 上尝试开源版本，毕竟下载和搭建也挺费劲的。
如果 audio.z.ai 上的模型版本和开源版本不一样，那你们是否要考虑更新一下；
如果是一样的，那我不知道官方自己用的多不多，是不是被评测蒙蔽了双眼；又或者我使用的音源比较特殊。

无论如何，当前 AI 竞赛，不管是大语言模型还是 TTS ，都陷入了拼评分的怪圈。实际上，常年在一线使用产品的用户，对于模型的实际能力是很敏感的。我们团队半年前用 minimax 的 2.0 版本，体验很惊艳，立马充值。但是不久之后开始降智，官方不断出新的模型版本，每次都号称比之前版本好，但我们自己用下来就知道，不行就是不行，和新出来的开源模型都比不了。

所以奉劝你们，不要被评测评分迷了眼。它是一个评判方式，但不是唯一一个。我的建议是，自己多用用。