@AI_Developer：
“ChatGLM-6的开源真是良心，我们小团队用它微调了一个医疗问答机器人，准确率超预期！” 8

@Edu先锋：
“清华的AI课程里讲了大模型原理，结合基流科技的例，终于搞懂分布式训练怎么优化了！” 10

API接口调用（企业级）

🔍 问题解析：清华的AI大模型是什么？

✨ 心模型：GLM系列与ChatGLM

清华大学计算机系孵化的智谱科技研发的GLM-4模型，基于Transformer架构，参数量达1300亿，支持多模态输入与输出。其特点包括：

bash
 克隆GitHub仓库 
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6  
cd ChatGLM-6 
 安装依赖（需Python 3.8+）
p install -r requirements.txt  
 加载模型（需至少12G显存）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",  trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",  trust_remote_code=True).half().cuda()

注：支持Hugging Face模型库一键部署8。

• 加标题：突出心主题；
• 代码块：明确技术操作步骤；
• ✨/🚀/💬：用符号分隔内容板块；
• 引用标记：确保信息溯源可信。

• 算力：自研交换机硬件与调度软件，实现万卡集群训练成本降低数亿元1；
• 通信优化：解决GPU卡间通信瓶颈，提升千卡训练利用率至际一线水平1。

🚀 使用说明：如何调用清华AI大模型？

📥 下载与安装教程

1. 智谱清言（C端应用）

   • 跨模态生成：用户可通过文本指令生成1440×960分辨率视频（清影功能）6；
   • 高效推理：通过量化技术降低73%运行成本，适配消费级显卡6；
   • 开源生态：中英双语模型ChatGLM-6开源，可基于此微调垂直场景应用8。

   🌐 底层支撑：基流科技的AI基础设施

   由清华自动化系团队创立的基流科技，专注于优化大模型训练效率：

   • 申请智谱API密钥，通过RESTful接口集成文本生成、语义分析等功能；
   • 示例代码：

     python
     import zhipuai 
     zhipuai.a_key  = "your_a_key"
     response = zhipuai.model_a.invoke( 
         model="chatglm_4",
         prompt=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}]
     )
     print(response["data"]["choices"][0]["content"])

💬 模拟网友评论

1. @TechGeek2025：
   “GLM-4的视频生成功能太了！我用它做了个产品宣传片，比外包快还省！” 6

   • 访问智谱AI官网 ，注册账号并完成实名认证；
   • 选择「清影」模块，输入文本或上传图片，30秒内生成高清视频6。

2. ChatGLM-6（版）

   清华的AI大模型是什么？

   📝 概要
   清华大学在AI大模型领域的研究与产业化成果显著，其性成果包括智谱科技的GLM系列大模型和基流科技的算力基础设施优化技术。GLM-4作为千亿级参数的多模态模型，具备文本生成、图像理解、视频创作等能力，已在获得超2000万下载量6。基流科技则专注于AI算力优化，通过自研通信和调度系统，降低大模型训练成本达73%1。这些技术不仅支撑了自动驾驶、医疗诊断等场景，还通过开源生态推动行业智能化转型。本文将从技术架构、应用场景到实践指南，全面解析清华AI大模型的创新值。

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