ChatGLM4 9B ChatGLM4 9B 通用API
浏览次数：24次
试用次数：914次
集成次数：0次
更新时间：2025.04.14
价格 集成

API在线试用与对比

ChatGLM4 9B 是由智谱 AI 推出的第四代通用对话模型，具备中英双语能力、强大的多轮对话理解和推理能力，支持代码生成与多模态拓展。

优质渠道：

试用的同时，横向对比各API的核心指标，以可视化数据辅助技术选型，确保评估客观高效。 查看API对比报表 做出明智的决策，数据包括： API性能、 定价、 功能及特性、 企业状况、 网络/站点流量、 客服支持、 API试用与评价

ChatGLM4 9B验证工具

输入提示词
比较的渠道
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
async function aiChatglm49b() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/ai_chatglm4_9b';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/您的Apikey'
        },
        body: {"prompt":""}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
aiChatglm49b()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));

更快的集成到AI及应用

无论个人还是企业，都能够快速的将API集成到你的应用场景，在多个渠道之间轻松切换。

API特性

多个API渠道路由
统一API key调用
标准化接口设计
获取API key→查看API接口→
<
产品介绍
>

什么是ChatGLM4 9B?

ChatGLM4 9B 是由清华大学与智谱 AI（Zhipu.AI）联合研发的第四代中英文对话大模型，拥有 90亿参数（9B），基于 GLM（General Language Model）架构，兼具轻量、高效和强能力的特点。它在保持较小规模参数的同时，实现了接近千亿级模型的多任务泛化能力，特别适合部署在本地或企业级环境中，提供稳定可靠的自然语言处理能力。

ChatGLM4 是 ChatGLM 系列的最新一代，支持多轮对话、复杂推理、代码理解、工具调用等功能，并全面支持中英双语、知识问答和 Agent 架构场景。

ChatGLM4 9B有哪些核心功能？

 

  • 中英文自然语言理解与生成
    精准处理中英双语问题，生成语义自然、逻辑清晰的回答。

  • 多轮对话记忆与上下文关联
    能维持长上下文记忆，实现连续语义交互，适合 Agent 架构。

  • 代码生成与解释
    支持 Python、Java、C++ 等多种主流编程语言，适合开发辅助、算法教学等场景。

  • 复杂推理与数学计算
    可进行链式思维（CoT）推理、文本判断、基本计算题与逻辑类问题。

  • 多模态融合接口（支持图文）
    ChatGLM4 系列支持图文混合输入（需要配套工具链），可扩展视觉任务。

 

ChatGLM4 9B的技术原理是什么？

  • GLM 架构升级
    采用 GLM-4 架构，融合 Encoder-Decoder 特性，提升生成稳定性与泛化能力。

  • 高效指令微调与对齐机制
    通过 SFT（Supervised Fine-tuning）+ PPO/DPO 对齐人类偏好，具备更高指令理解能力。

  • 知识强化与多语料预训练
    训练语料覆盖中文百科、英文维基、书籍、代码与数学题库，具备知识覆盖广、回答多样的优势。

ChatGLM4 9B的核心优势是什么？

✅ 中文能力强、生成稳定

专为中文优化，在中文语境下表现尤为优秀，逻辑严谨、流畅自然。

✅ 轻量高效，适合本地私有部署

仅需少量算力资源即可运行，适合企业级低成本场景。

✅ 支持多轮上下文记忆

能够追踪上下文核心信息，适合问答、客服、对话 AI 业务。

✅ 支持开源部署、国产可控

ChatGLM4 9B 模型完全开源，适配国产环境需求，利于数据安全和企业合规。

在哪些场景会用到ChatGLM4 9B？

1. 智能客服与机器人问答

场景： 企业内部客服、售后服务、员工知识问答
优势： 能精准理解问题并结合上下文连续对话，提升用户体验

2. 编程助手与代码生成

场景： 帮助开发者快速生成代码、查找 bug、进行文档注释
优势： 小模型也能准确生成高质量代码，适配本地 IDE 集成

3. 中文写作与摘要生成

场景： 文案生成、报告辅助、自动摘要提取
优势： 语言通顺，风格自然，适合政企内容生产需求

4. 教学与知识问答系统

场景： 在线教育问答系统、数学题解题过程展示、辅助教学机器人
优势： 能用清晰步骤讲解复杂问题，帮助学生理解知识点

5. Agent 多轮任务处理

场景： 执行指令链、结合工具调用数据库/API 等进行复合任务
优势： 多轮交互稳定、工具函数调用格式标准，适合 Agent 编排系统

6. 企业文档处理与语义搜索

场景： 企业内部资料问答、合同智能问答、员工手册解读
优势： 可接入 RAG 系统（检索增强生成），适配本地数据问答场景

API接口列表
AI文本生成
AI文本生成
1.1 简要描述
AI文本生成API是一种基于人工智能的大模型接口，能够根据用户输入的提示词生成高质量的文本内容。
1.2 请求URL
/chat
1.3 请求方式
post
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
prompt string 是 提示词
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
choices array
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
1.7 示例 
请求参数{
    "prompt": ""
}

返回参数
{
    "choices": ""
}

错误码
{}