一文说清ChatGLM的技术架构

ChatGLM 是由清华大学知识工程实验室(KEG)与智谱AI联合研发的中英双语对话大模型系列。该模型基于自回归空白填充(Autoregressive Blank Infilling)的GLM预训练架构开发，涵盖了从开源轻量模型到高性能商业模型的完整矩阵。

核心版本与迭代

ChatGLM系列经历了多次重要迭代，核心版本包括：

ChatGLM-6B：2023年3月开源的第一代对话模型，拥有62亿参数，支持在消费级显卡上部署。

ChatGLM2-6B：2023年6月发布，支持32K上下文长度，推理速度相比初代提升了42%。

ChatGLM3-6B：2023年10月发布，原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务，标志着模型从“对话”走向“智能体”。

GLM-4及后续版本：支持更长的上下文(如128K至1M tokens)，具备多模态理解与智能体工具调用能力。后续还推出了GLM-4.5V、GLM-4.6、GLM-4.7以及GLM-5等版本，在参数规模、推理能力和智能体场景上持续优化。

技术特性

架构与性能：基于Transformer架构，采用自回归空白填充统一预训练框架。ChatGLM3相比前代在数学推理、英文综合理解等基准测试上有显著提升。

功能扩展：集成了多模态理解、代码交互、搜索增强及智能体技术，原生支持数据库操作及知识图谱推理。

硬件适配：全面支持华为昇腾、海光DCU、摩尔线程等10余种国产芯片生态。

开源与应用

ChatGLM系列采取了积极的开源策略，ChatGLM-6B及ChatGLM2-6B权重对学术完全开放，企业登记后可免费商用;ChatGLM3系列代码依照Apache-2.0协议开源。截至2026年，GLM系列在全球开源社区的累计下载量已超过5000万次，被广泛应用于教育、金融、医疗、工业制造等领域，并部署于Google Vertex AI、AWS Bedrock等多个云平台。