APIPark 对比 GLM-130B
在比较 APIPark 和 GLM-130B 时，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具更出色？我们看看定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
在 APIPark 和 GLM-130B 的比较中，哪一个脱颖而出？
当我们将APIPark和GLM-130B并排放置时，这两个都是AI驱动的large language model (llm)工具， 在赞成票的竞赛中，GLM-130B获得了奖杯。 GLM-130B已经获得了 7 个 aitools.fyi 用户的赞成票，而 APIPark 已经获得了 6 个赞成票。
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APIPark
什么是 APIPark?
APIPark 是一个开源的大型语言模型（LLM）网关和 API 开发者门户，面向需要统一调用、管理和计费 AI 模型及内部 API 的企业。它通过一个兼容 OpenAI 的单一端点路由访问 200 多个大型语言模型，避免团队为每个新增模型单独集成供应商 SDK。
大多数 API 网关仅转发请求，而 APIPark 还将模型和 API 视为可交易资产。它集成了统一认证、审批流程、充值计费、多级分销和利润报告，帮助平台团队在无需构建独立市场架构的情况下销售剩余模型容量或打包业务 API。
平台工程师和 AI 团队可在生产流量到达上游模型前设置每租户配额、速率限制和数据屏蔽规则。API 管理员则拥有发布 API、跟踪使用情况和审批访问请求的门户。社区版涵盖核心网关和门户功能；企业版增加高级治理、运行时统计和高级支持。
GLM-130B
什么是 GLM-130B?
GLM-130B 将一个拥有1300亿参数的双语语言模型纳入了由THUDM基于通用语言模型（GLM）预训练方案构建的开放研究框架中。该模型权重针对英语和中文文本，GitHub仓库提供了推理代码、评估任务以及在ICLR 2023接受的检查点。您可以在单个多GPU服务器上运行从左到右的生成或使用[MASK]和[gMASK]标记的空白填充，而无需依赖专有API。
大多数超过1000亿参数的模型都保持封闭，GLM-130B则公开了模型权重、训练笔记和30多个基准测试的YAML配置。其INT4量化路径经过调优，使得四张RTX 3090（24GB）显卡几乎无精度损失地支持推理，这远低于用于完整FP16运行的八张A100（40GB）显卡配置。训练目标将95%的标记采用自回归空白填充，与来自T0++和DeepStruct的多任务指令数据混合，这与标准的因果GPT风格预训练有所不同。
研究双语零样本迁移、大模型量化或可复现的大型语言模型基准的研究人员将从GLM-130B中获益最多。该仓库侧重于评估和推理工具，而非托管聊天产品，尽管THUDM后来将对话工作拆分为ChatGLM。请准备好自备GPU、260GB检查点的存储空间以及下载权重时的耐心。
APIPark 赞同数
GLM-130B 赞同数
APIPark 顶级功能
通过一个OpenAI兼容的API签名路由200多个LLM，因此无需进行供应商特定的重写
只需一个命令行安装即可在大约5分钟内部署网关和开发者门户
负载均衡在LLM实例之间分配请求，以保持故障转移和吞吐量在负载下的可预测性
内置API计费跟踪每个用户的使用情况，便于团队计量和盈利内部或合作伙伴API访问
细粒度配额限制每日或每月的支出金额、令牌或调用次数，以阻止模型滥用
数据掩码引擎标记并掩盖请求和响应负载中的敏感字段，以符合合规流程
GLM-130B 顶级功能
在400多亿个标记上训练的1300亿参数，平分英语和中文
在一台配备8个A100（40GB）或8个V100（32GB）GPU的服务器上实现完整FP16推理；INT4量化将需求降至4张RTX 3090（24GB）卡
NVIDIA FasterTransformer集成在A100硬件上实现比Megatron快2.5倍的解码速度
仓库提供30+ NLP任务的YAML评估配置和可复现的基准脚本
两种掩码标记支持工作流程：[MASK]用于短空白填充，[gMASK]用于从左到右的长文本生成
模型检查点作为一个260GB的存档，通过表单访问批准后拆分为60个可下载的块
APIPark 类别
- Large Language Model (LLM)
GLM-130B 类别
- Large Language Model (LLM)
APIPark 定价类型
- Freemium
GLM-130B 定价类型
- Free