值得注意的是,得益于更高的参数效率,GLM-4.5参数量为DeepSeek-R1的1/2、Kimi-K2的1/3,但在衡量模型代码能力的SWE-benchVerified榜单上,GLM-4.5
他们表示,现有的的大模型在「快思考」方面表现出色,但有时遇到困难需要引入
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他表示,当前大语言模型的输出仍受之前输入训练的限制,而脑机
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他举例,代码小浣熊能够帮助完成开发、测试、运维等工作,办公