GLM-130B 对比 Gemini AI
深入比较 GLM-130B 和 Gemini AI，发现哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出。我们检查替代品、赞成票、功能、评论、定价等等。
在 GLM-130B 和 Gemini AI 的比较中，哪一个脱颖而出？
当我们比较GLM-130B和Gemini AI时，两个都是AI驱动的large language model (llm)工具，并将它们并排放置时，会发现几个关键的相似之处和不同之处。 GLM-130B是赞成票的明显赢家。 GLM-130B已经获得了 7 个 aitools.fyi 用户的赞成票，而 Gemini AI 已经获得了 6 个赞成票。
结果让你说“嗯”？投票，把那个皱眉头变成笑脸！
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。
Gemini AI
什么是 Gemini AI?
双子座是谷歌旗舰级的多模态人工智能模型系列，由谷歌DeepMind开发，用户可以通过gemini.google.com上的Gemini应用程序进行访问。这些模型能够在一次对话中处理文本、图像、音频和视频，消费者应用将Gemini定位为一个用于写作、规划、头脑风暴和研究的个人助手。
谷歌通过多个层级推出Gemini，从免费的Gemini应用到付费的Google AI Plus、Pro和Ultra订阅。开发者可以通过Google AI Studio中的Gemini API访问相同的底层模型，生产环境中提供免费和按使用付费的定价方案。
该系列模型已远远超出2023年宣布的Ultra、Pro和Nano基本尺寸。当前版本包括Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro，以及用于图像生成、视频、音频和设备端应用的特别版本。
GLM-130B 赞同数
Gemini AI 赞同数
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
Gemini AI 顶级功能
与 Gemini 3.5 Flash 和 Gemini 3.1 Pro 聊天，进行写作、编码和复杂推理任务
直接在 Gemini 应用内使用 Nano Banana 生成和编辑图像
通过 Gemini Omni 以对话方式创建和编辑视频
运行 Deep Research，从网络资源和上传的文档中编写报告
使用 Gemini Live 在语音和文本之间切换，包括用于视觉问题的摄像头输入
构建自定义 Gems，实现可重复使用的工作流程和专门的助手行为
使用 Canvas 在聊天界面旁草拟文档、代码和计划
GLM-130B 类别
- Large Language Model (LLM)
Gemini AI 类别
- Large Language Model (LLM)
GLM-130B 定价类型
- Free
Gemini AI 定价类型
- Freemium