GLM-4-Plus（大语言模型）：语言理解和长文本处理能力全面提升，支持128K上下文和多路Function Call。 GLM-4V-Plus（图像和视频理解模型）：具备卓越的图像和视频理解能力，支持8K上下文和多图输入，拥有时间感知能力。 CogView-3-Plus：图像生成效果接近MJ-V6及FLUX等模型，支持精细化图像编辑。
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="...")
def ai_programmer(task):
prompt = f"作为一个经验丰富的程序员，请帮我完成以下任务：{task},仅返回代码，不用解释"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4-plus",
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
)
return response.choices[0].message
task = "写一个Python函数，实现字符串abc的全排列"
result = ai_programmer(task)
print(result.content)
# ```python
# def permute_abc(s):
# if len(s) == 1:
# return [s]
# permutations = []
# for i, char in enumerate(s):
# remaining = s[:i] + s[i+1:]
# for p in permute_abc(remaining):
# permutations.append(char + p)
# return permutations
# def all_permutations_abc():
# return permute_abc('abc')
# ```
令人欣喜的是，超乎我的预期的是它一次性的就运行了起来，笔者同时还测试了一些国产模型，他们很遗憾并没能运行起来，也就无法对比实现的效果。看过之前文章的读者应该能发现，从实现的还原度来看，glm-4-plus与gpt-4o模型和claude-3.5-sonanet性能还有一些差距。这也反映当下一个事实，国内大模型这一年进步明显，但尚存差距，我们还得继续追赶。
总结
| Prompt：A stone in a cave with the words 'CogView3+' carved on it, set in a mystical and ancient environment.
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