Aitishiku.comChatGLM 3
ChatGLM（智谱开源）系列 · 智谱AI · 2023–2024发布
模型介绍
智谱与清华团队开源的对话模型系列，中文能力强，6B 参数即可流畅运行，接入自家开放平台生态，是国产开源对话模型的重要代表。
模型基础信息
免费额度与收费政策
免费规则详情
ChatGLM3 权重 MIT 免费商用；开放平台新用户有赠送额度。
收费标准简介
本地零成本；开放平台 glm 系按 token 计费。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 中文能力强
- 6B 轻量可本地跑
- MIT 可商用
- 高校学术背书
⚠️ 短板与局限
- 通用能力弱于大模型
- 生态工具依赖川大开放平台
- 更新重心已转向 GLM 新系列
🎯 适用场景
- 中文本地对话
- 轻量部署
- 教学与科研
- 企业基座
模型使用教程
本章节整理 ChatGLM 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
ChatGLM3 是国产最具代表性的开源对话模型之一，中文优秀、6B 轻量。
- 本地：
ollama run glm3 - 云端：智谱开放平台 glm-3-turbo 等。
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download THUDM/chatglm3-6b --local-dir ./glm3ollama run glm3 "用中文写一段自我介绍"ChatGLM 是智谱开源的中文大模型（6B 系列），中文生成自然、单卡即可推理，MIT 可商用，适合私有化与科研。
- Ollama 一键：
ollama pull glm3:6b
- 交互使用：
ollama run glm3:6b
- transformers 加载（trust_remote_code）：
python -c "from transformers import AutoModel, AutoTokenizer; m=AutoModel.from_pretrained('THUDM/chatglm3-6b', trust_remote_code=True, device_map='auto'); t=AutoTokenizer.from_pretrained('THUDM/chatglm3-6b', trust_remote_code=True); print(m.chat(t, '你好', history=[]))"
Tips：6B 约需 14GB 显存，量化后 8GB 可跑；中文对话与写作是强项。
💡 使用小技巧
本地体验：ollama run glm3 或 llama.cpp。
中文简单任务 6B 够用。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：ChatGLM 和 GLM 什么关系？
A1：ChatGLM 是开源系列，GLM 新版本走商业 API。
Q2：有多好？
A2：中文突出，6B 即可用。
访问备注与注意事项
- 权重 ModelScope 可直连下载
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