本文主要是介绍002-ChatGLM4接入Langchain，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
智谱AI
GLM-4
新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比GLM3全面提升60%，逼近GPT-4；支持更长上下文；更强的多模态；支持更快推理速度，更多并发，大大降低推理成本；同时GLM-4增强了智能体能力。
基础能力（英文）：GLM-4 在 MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上，分别达到GPT-4 94%、95%、91%、99%、90%、100%的水平。
指令跟随能力：GLM-4在IFEval的prompt级别上中、英分别达到GPT-4的88%、85%的水平，在Instruction级别上中、英分别达到GPT-4的90%、89%的水平。
对齐能力：GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4。
长文本能力：我们在LongBench（128K）测试集上对多个模型进行评测，GLM-4性能超过 Claude 2.1；在「大海捞针」（128K）实验中，GLM-4的测试结果为 128K以内全绿，做到100%精准召回。
多模态-文生图：CogView3在文生图多个评测指标上，相比DALLE3 约在 91.4% ~99.3%的水平之间。
GLM-4 实现自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型，以完成复杂任务。
简单来讲，即只需一个指令，GLM-4会自动分析指令，结合上下文选择决定调用合适的工具。
GLM-4能够通过自动调用python解释器，进行复杂计算（例如复杂方程、微积分等），在GSM8K、MATH、Math23K等多个评测集上都取得了接近或同等GPT-4 All Tools的水平
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