ChatGLM3
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图1：ChatGLM3 项目 Logo
2023年10月，清华大学知识工程实验室联合智谱AI正式发布了ChatGLM3系列模型，这是继ChatGLM、ChatGLM2之后该系列的第三代产品。相比前两代，ChatGLM3不仅仅是参数量的提升，更在架构层面实现了质的飞跃——引入了全新的GLM-4基座，支持32K超长上下文窗口原生支持多模态理解（GLM-4V）和工具调用（Function Call）。
智谱AI是国内最早布局大模型的创业公司之一，其GLM系列模型在中文NLP领域一直占据重要地位。ChatGLM3-6B以约60亿参数的中等规模，在多项评测中展现出可以媲美更大规模模型的能力，成为中小团队和研究机构部署本地大模型的首选方案之一。
ChatGLM3基于自研的GLM-4（General Language Model）架构，核心改进包括：
ChatGLM3引入了视觉理解能力，通过连接视觉编码器实现图像内容理解。用户可以上传图片并询问相关内容，如识别图表、描述图像场景、基于图片进行推理等。
这是ChatGLM3最具差异化的能力。项目实现了完整的Agent框架，包含两大核心功能：
Function Call（工具调用）：模型可以识别用户意图并自动调用外部工具（如天气查询、数据库检索、API调用等），实现了大模型与现实系统的高度集成。
Code Interpreter（代码解释器）：模型内置Python代码执行环境，可以接收用户上传的文件（JSON、CSV、图片等），自动编写并执行Python代码完成数据分析任务。
项目提供了多种推理入口，核心代码基于Hugging Face Transformers实现：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
支持三种前端部署方式：
项目实现了与OpenAI API完全兼容的接口，包括Chat Completions和Embeddings两个核心端点，部署后可直接替换应用中调用的OpenAI URL，无需修改业务代码：
# 部署后调用方式
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8100/v1", api_key="EMPTY")
response = client.chat.completions.create(model="chatglm3-6b", messages=[...])
Embedding功能使用智谱自研的bge-large-zh-v1.5模型，支持中文文档的向量化存储与检索。
项目提供了与LangChain框架的深度集成，通过ChatGLM3作为LCEL（LangChain Expression Language）的核心组件，可以快速构建RAG（检索增强生成）和Agent工作流，降低了大模型应用开发的门槛。
项目提供了完整的微调工具链，支持：
ChatGLM3-6B的显存需求因精度不同而差异显著：
| 精度 | 显存需求 | 适用场景 |
|---|---|---|
| FP16 | ~13GB | 生产环境，推荐使用 |
| INT8 | ~8GB | 中等配置GPU |
| INT4 | ~6GB | 消费级显卡（如RTX 3060） |
CPU推理也可行，但速度较慢，需要约32GB内存。
最简单的方式是使用openai_api_demo/下的docker-compose.yml：
cd openai_api_demo
# 设置本地模型路径（下载模型到本地）
export LOCAL_MODEL_PATH=/path/to/chatglm3-6b
export LOCAL_EMBEDDING_MODEL_PATH=/path/to/bge-large-zh-v1.5
# 一键启动
docker-compose up -d
compose配置了NVIDIA GPU直通和PyTorch环境自动安装，启动后API服务监听在8100端口。
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3
# 安装依赖（建议使用conda或venv创建独立环境）
pip install -r requirements.txt
# 运行 Gradio Web UI
cd basic_demo
streamlit run web_demo_streamlit.py --server.port 8501
值得注意的是，项目还提供了Intel设备部署方案（Intel_device_demo/），包含IPEX-LLM CPU推理和OpenVINO加速两种方案，为没有NVIDIA GPU的用户提供了备选路径，体现了项目在国产化硬件适配方面的布局。
在MMLU、CEval、GSM8K等主流评测集上，ChatGLM3-6B的性能已经接近甚至超过GPT-3.5-turbo的水平。但在复杂推理和长文本处理方面，与GPT-4仍有差距。
在中文场景下的独特优势：
虽然6B参数相对较小，但13GB的FP16显存需求意味着不是所有用户都能本地部署。即使用户购买了游戏显卡，也可能因为CUDA版本、PyTorch版本等环境问题折腾半天。
ChatGLM3内置了安全过滤机制，但早期版本中用户发现可以通过特定prompt绕过安全限制。官方在后续版本中持续加强了安全策略。
虽然代码和权重开源，但训练数据、训练脚本和超参数细节并未公开。这在商业化使用时会带来合规性风险——Apache-2.0许可虽然允许商业使用，但模型输出的内容归属和责任认定仍需关注。
ChatGLM3的开源对国内AI生态产生了深远影响：
生态建设标杆：项目不仅开源了模型，还提供了从推理、微调到部署的完整工具链，降低了整个行业的开发成本。langchain_demo和openai_api_demo的代码质量都相当高，可直接用于生产环境。
图2：ChatGLM3 工具调用与代码解释器能力展示
推动API平权：通过OpenAI兼容API的实现，开发者可以零成本将现有应用从OpenAI迁移到本地部署的ChatGLM3，在保证数据隐私的同时节省API调用费用。
Agent能力示范：Code Interpreter和Function Call的完整实现，为国内开源社区探索了大模型Agent化的可行路径，后续多个项目（如InternLM、Qwen）都借鉴了这一设计。
展望：随着模型蒸馏和量化技术的进一步发展，ChatGLM3系列有望在更小的硬件 footprint 下实现更强的能力。同时，ChatGLM3-32B、ChatGLM4等更大规模模型的持续开源，将进一步缩小与闭源大模型的差距。
图3：项目维护团队 THUDM（清华大学-智谱联合团队）GitHub 组织头像
项目速览：ChatGLM3-6B 是清华大学智谱AI推出的第三代开源双语对话大模型，Apache-2.0 许可，GitHub 13,666★。核心优势：32K超长上下文 + GLM-4V多模态 + Function Call + Code Interpreter，支持 docker-compose 一键部署 OpenAI 兼容 API，推荐配置 RTX 4090/A10G 等 13GB+ 显存 GPU。