智谱清言 GLM-4与GLM-3的区别有哪些？我应该如何进行取舍？

智谱清言GLM-4是智谱AI发布的新一代基座大模型，其整体性能相比上一代GLM-3有显著提升，逼近GPT-4的性能水平【9】【5】。以下是GLM-4与GPT-3和GPT-4的一些比较和区别：

上下文长度：

GLM-4支持更长的上下文，可以处理更复杂的对话和任务【9】。例如，GLM-4可以支持128k的上下文窗口长度，而GPT-3的上下文长度较短【9】。

性能提升：

GLM-4在综合性能上相比GLM-3有60%的提升，逼近GPT-4的水平【5】。这意味着GLM-4在理解、推理和生成文本方面的能力更强。

多模态能力：

GLM-4具备更强的多模态能力，可以更好地处理不同类型的输入和输出，如文本、图片等【5】。

智能联网搜索：

GLM-4支持智能联网搜索与文本高阶生成，这是接近GPT-4的一个特性【1】。这使得GLM-4能够自动检索到网络上的信息，并生成条理清晰的回复。

推理速度和成本：

GLM-4在推理速度上更快，同时降低了推理成本【9】。这对于需要快速响应的应用场景非常重要。

中文能力：

GLM-4的中文能力得到了显著提升，可以比肩GPT-4【9】。这对于中文用户来说是一个重要的优势。

在选择使用GLM-4还是GPT-3/GPT-4时，可以考虑以下因素：

• 需求匹配：根据你的具体需求，选择最适合你应用场景的模型。例如，如果你需要处理大量的中文数据，GLM-4可能是更好的选择【9】。
• 成本考虑：考虑到成本因素，GLM-4可能在某些情况下提供更具成本效益的解决方案【9】。
• 技术支持和社区：考虑到技术支持和社区资源，选择有更好支持和社区活跃的模型。
• 易用性和集成：考虑模型的易用性和与你现有系统的集成程度。

实例演示：
假设你需要一个AI模型来帮助你分析和总结一份长达数百页的研究报告，并在报告中提取关键信息。你可以使用GLM-4的长文档解读功能【1】，上传报告文件，然后询问：“请总结这份报告中关于市场趋势的关键发现。”GLM-4将能够处理这份长文档，并提供清晰的总结和分析。

在进行取舍时，你应该根据你的具体需求、成本预算、技术能力和期望的集成程度来决定使用哪个模型。通过比较不同模型的性能和特点，你可以选择最适合你项目的AI助手。