Gemini 3 对比 GLM-130B

Gemini 3 是谷歌的前沿大型语言模型，于2025年11月发布，作为Gemini系列的旗舰产品。它将推理、多模态理解和智能编码集于一体，使您能够从混合媒体中学习，构建交互式应用，并通过更少的反复提示规划多步骤任务。

大多数前沿模型仅在原始基准分数上竞争，而Gemini 3在发布当天即覆盖谷歌的消费者和开发者生态系统：搜索AI模式、Gemini应用、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI和Antigravity智能IDE。这种广度是其权衡特征。您获得的是一个集成于Gmail、日历和生成式搜索界面的模型，而非需要自行集成的独立API。

开发者、研究人员和学生使用Gemini 3进行氛围编码、文档分析、长视频讲座和多步骤规划。美国的Google AI Ultra订阅用户可以运行Gemini Agent处理收件箱和日历工作流，而企业则通过Vertex AI和Gemini Enterprise部署同一模型。

谷歌DeepMind主导开发，进行了广泛的安全测试，包括第三方评估和已发布的模型卡。相关博客文章现涵盖后续模型，如Gemini 3.7 Flash和Gemini 3.5 Transcribe，而Deep Think仍在向Google AI Ultra订阅用户分阶段推出。

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。