## GLM-4 模型性能概览
GLM-4 系列模型展现了卓越的性能表现，在多个基准测试中取得了优异成绩。以下为具体测试结果对比：
### 基准测试得分
在 IFEval 指令遵循测试中，GLM-4 以 87.6 的高分领先于 GPT-4o（81.9）和 DeepSeek-V3（83.4）。特别在多轮对话任务（MultiTurn）中，GLM-4 达到了 41.5 的成绩，显著优于其他模型。
零售场景和航空场景的自动化任务得分分别为 68.7 和 51.2，展现了 GLM-4 在复杂真实场景中的出色处理能力。在搜索增强问答（SimpleQA）测试中，GLM-4 更是以 88.1 的高分领先于所有对比模型。
### 代码修复能力
在 SWE-bench 测试中，GLM-4 的成功率达到 33.8%，展现了其强大的代码理解与修复能力。不同框架下（Moatless、Agentless、OpenHands），GLM-4 均保持了较高的准确率。
### 模型对比表格
以下是 GLM-4 与其他主流模型的详细对比：
| 模型 | 框架 | IFEval | BFCL-v3 (Overall) | BFCL-v3 (MultiTurn) | TAU-Bench (Retail) | TAU-Bench (Airline) | SimpleQA |
|——————–|————-|———-|——————-|——————–|——————–|——————–|———–|
| Qwen2.5-Max | – | 85.6 | 50.9 | 30.5 | 58.3 | 22.0 | 79.0 |
| GPT-4o-1120 | – | 81.9 | 69.6 | 41.0 | 62.8 | 46.0 | 82.8 |
| DeepSeek-V3-0324 | – | 83.4 | 66.2 | 35.8 | 60.7 | 32.4 | 82.6 |
| DeepSeek-R1 | – | 84.3 | 57.5 | 12.4 | 33.0 | 37.3 | 83.9 |
| **GLM-4-32B-0414** | **Moatless** | **87.6** | **69.6** | **41.5** | **68.7** | **51.2** | **88.1** |
| 模型 | 框架 | SWE-bench Verified | SWE-bench Verified mini |
|——————–|————-|——————–|————————-|
| GLM-4-32B-0414 | Moatless | 33.8 | 38.0 |
| GLM-4-32B-0414 | Agentless | 30.7 | 34.0 |
| GLM-4-32B-0414 | OpenHands | 27.2 | 28.0 |
### 总结
GLM-4 系列模型在多项基准测试中均展现出色性能，特别是在指令遵循（IFEval）和搜索问答（SimpleQA）任务中表现尤为突出。其采用的先进架构和优化算法使其在保持高准确率的同时具备出色的效率。
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