Le modèle GLM-Zero-Preview de Zhipu AI, une réponse à O1 d'OpenAI : la course aux IA s'intensifie

Le modèle GLM-Zero-Preview de Zhipu AI, une réponse à O1 d'OpenAI : la course aux IA s'intensifie

Par
Xiaoling Qian
5 min de lecture

Zhipu, une entreprise chinoise, dévoile GLM-Zero-Preview : intensification de la compétition sino-américaine dans le domaine des grands modèles de langage

31 décembre 2024 – Le géant chinois de la technologie, Zhipu AI, a fait une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle en lançant la première version de son grand modèle de langage (LLM) axé sur le raisonnement, GLM-Zero-Preview. Cette sortie marque un moment crucial dans la compétition croissante entre les États-Unis et la Chine dans le secteur des technologies IA de pointe.


Ce qui s'est passé

Le 31 décembre 2024, Zhipu AI a officiellement lancé GLM-Zero-Preview, un modèle de raisonnement avancé développé grâce à des techniques d'apprentissage par renforcement étendu. Ce modèle est spécifiquement conçu pour améliorer les capacités de résolution de problèmes de l'IA dans les domaines nécessitant un raisonnement approfondi, tels que la logique mathématique, les tâches de codage complexes et les scénarios de résolution de problèmes complexes. GLM-Zero-Preview est désormais accessible aux utilisateurs via plusieurs plateformes : utilisation gratuite pour les utilisateurs Zhipu, intégration API via bigmodel.cn et expériences interactives via l'agent intelligent « Modèle de raisonnement zéro » sur les applications web et mobiles.


Points clés

  • Capacités de raisonnement avancées : GLM-Zero-Preview excelle en logique mathématique, en codage et en résolution de problèmes complexes, obtenant un score de 126 à l'examen GRE Math Niveau 1, soit une performance équivalente à celle d'un excellent étudiant de niveau master.

  • Performance compétitive : Le modèle affiche des performances comparables à celles de o1-preview d'OpenAI lors d'évaluations rigoureuses telles que AIME 2024, MATH500 et LiveCodeBench, se positionnant ainsi comme un concurrent redoutable sur la scène mondiale des LLM.

  • Déploiement accessible : Les utilisateurs peuvent accéder gratuitement à GLM-Zero-Preview via Zhipu Qianyan, l'intégrer via des API sur bigmodel.cn ou interagir avec lui via des plateformes web et mobiles, facilitant ainsi son adoption généralisée.

  • Innovations technologiques : Utilisant l'apprentissage par renforcement étendu, GLM-Zero-Preview non seulement conserve les capacités des tâches générales, mais améliore également considérablement les tâches spécialisées d'expert. De plus, il comporte des processus de validation automatisés pour garantir la précision des réponses.

  • Aspirations futures : Zhipu AI prévoit de continuer à optimiser les techniques d'apprentissage par renforcement et vise à étendre les capacités de raisonnement approfondi de GLM-Zero au-delà des mathématiques et de la programmation vers des domaines technologiques plus vastes, se rapprochant ainsi de l'intelligence artificielle générale (AGI).


Analyse approfondie

GLM-Zero-Preview : une merveille technologique

GLM-Zero-Preview se distingue par son orientation spécialisée sur l'amélioration des capacités de raisonnement de l'IA. Entraîné à l'aide de techniques avancées d'apprentissage par renforcement étendu, le modèle fait preuve d'une maîtrise exceptionnelle de la logique mathématique, comme en témoigne son impressionnant score de 126 à l'examen GRE Math Niveau 1 2025. Cette performance rivalise non seulement avec celle des étudiants de niveau master, mais montre également la capacité du modèle à s'attaquer à des problèmes mathématiques complexes, notamment le problème classique de l'échiquier et du blé et des questions difficiles de l'AMC.

Dans le domaine de la programmation, GLM-Zero-Preview fait preuve d'une remarquable polyvalence. Il est capable d'utiliser plusieurs langages de programmation, de générer rapidement du code et de déboguer et d'optimiser efficacement les bases de code existantes. Ces capacités le rapprochent des LLM de premier plan comme o1-preview d'OpenAI, notamment dans les scénarios de développement logiciel automatisé où la précision et l'efficacité du code sont primordiales.

Évaluation comparative par rapport aux concurrents mondiaux

Lorsqu'il est évalué par rapport à des benchmarks établis tels que AIME 2024, MATH500 et LiveCodeBench, GLM-Zero-Preview égale les performances de o1-preview d'OpenAI. Cette égalité non seulement valide ses prouesses techniques, mais signifie également que les LLM chinois rattrapent rapidement leurs homologues occidentaux. En mettant l'accent sur l'expertise spécifique à un domaine dans les mathématiques et la programmation, GLM-Zero-Preview se différencie stratégiquement des modèles généralistes, ce qui pourrait séduire les secteurs exigeant un raisonnement et une résolution de problèmes de haute précision.

Implications pour l'écosystème de l'IA

Le lancement de GLM-Zero-Preview a des implications profondes pour les paysages économiques et géopolitiques. Sur le plan économique, la démocratisation d'outils de raisonnement IA de haute qualité grâce à un accès gratuit et à des intégrations API peut stimuler l'innovation dans divers secteurs, notamment le développement logiciel, la finance et l'éducation. Les entreprises utilisant GLM-Zero-Preview pourraient bénéficier d'avantages importants en termes d'efficacité et de coûts, favorisant ainsi un environnement de marché plus compétitif et dynamique.

Sur le plan géopolitique, la capacité de la Chine à produire et à déployer des LLM de ce calibre renforce sa position dans la course mondiale à l'IA. À mesure que des modèles tels que GLM-Zero-Preview gagneront en reconnaissance internationale, ils pourraient perturber la domination de longue date des écosystèmes d'IA basés aux États-Unis, conduisant potentiellement à un paysage de l'IA multipolaire.

Trajectoire future vers l'AGI

Pour l'avenir, Zhipu AI envisage GLM-Zero-Preview comme une étape fondamentale vers la réalisation de l'AGI. L'optimisation continue des techniques d'apprentissage par renforcement et l'extension des capacités de raisonnement du modèle à des domaines technologiques plus vastes constituent une démarche stratégique vers la création de systèmes d'IA plus généralisés et adaptables. Cette trajectoire améliore non seulement l'utilité du modèle dans diverses applications, mais positionne également Zhipu AI comme un potentiel leader dans la quête de l'AGI.


Le saviez-vous ?

  • Performances académiques exceptionnelles : GLM-Zero-Preview a obtenu un impressionnant score de 126 à l'examen GRE Math Niveau 1 2025, le plaçant au niveau d'un excellent étudiant de master.

  • Résolution de problèmes complexes : Le modèle peut résoudre avec aisance des problèmes mathématiques complexes tels que le problème de l'échiquier et du blé et divers défis de l'AMC, démontrant ainsi ses capacités de raisonnement approfondi.

  • Maîtrise de la programmation multilingue : GLM-Zero-Preview ne se limite pas à un seul langage de programmation ; il maîtrise plusieurs langages, ce qui lui permet d'écrire, de déboguer et d'optimiser efficacement le code.

  • Vérification automatisée de la précision : Pour garantir la fiabilité de ses résultats, GLM-Zero-Preview intègre des processus de validation automatisés qui vérifient l'exactitude de ses réponses, ce qui répond aux préoccupations courantes concernant la désinformation générée par l'IA.

  • Accessibilité large : Les utilisateurs peuvent interagir avec GLM-Zero-Preview via plusieurs plateformes, notamment un accès gratuit via Zhipu Qianyan, des intégrations API sur bigmodel.cn et des agents intelligents interactifs sur les applications web et mobiles.


Alors que la compétition entre les États-Unis et la Chine dans le domaine des grands modèles de langage s'intensifie, le lancement de GLM-Zero-Preview par Zhipu AI souligne les progrès rapides de la Chine et son positionnement stratégique dans le paysage mondial de l'IA. Grâce à ses robustes capacités de raisonnement et à son orientation stratégique sur des domaines spécialisés, GLM-Zero-Preview est en passe de redéfinir les références pour les futurs développements de LLM et de façonner la trajectoire vers l'intelligence artificielle générale.

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