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GLM-4-Plus

glm-4-plus
GLM-4-Plus 作为高智能旗舰，具备强大的处理长文本和复杂任务的能力，性能全面提升。
128K

支持该模型的服务商

ChatGLM
ZhipuZhipu
ChatGLMglm-4-plus
最大上下文长度
128K
最大输出长度
--
输入价格
$7.00
输出价格
$7.00
ZhipuZhipu
ChatGLMglm-4-plus
最大上下文长度
128K
最大输出长度
--
输入价格
$7.00
输出价格
$7.00

模型参数

随机性
temperature

此设置影响模型回应的多样性。较低的值会导致更可预测和典型的回应，而较高的值则鼓励更多样化和不常见的回应。当值设为0时，模型对于给定的输入总是给出相同的回应。 查看文档

类型
FLOAT
默认值
1.00
范围
0.00 ~ 2.00
核采样
top_p

此设置将模型的选择限制为可能性最高的一定比例的词汇：只选择那些累计概率达到P的顶尖词汇。较低的值使得模型的回应更加可预测，而默认设置则允许模型从全部范围的词汇中进行选择。 查看文档

类型
FLOAT
默认值
1.00
范围
0.00 ~ 1.00
话题新鲜度
presence_penalty

此设置旨在根据词汇在输入中出现的频率来控制词汇的重复使用。它尝试较少使用那些在输入中出现较多的词汇，其使用频率与出现频率成比例。词汇惩罚随出现次数而增加。负值将鼓励重复使用词汇。 查看文档

类型
FLOAT
默认值
0.00
范围
-2.00 ~ 2.00
频率惩罚度
frequency_penalty

此设置调整模型重复使用输入中已经出现的特定词汇的频率。较高的值使得这种重复出现的可能性降低，而负值则产生相反的效果。词汇惩罚不随出现次数增加而增加。负值将鼓励词汇的重复使用。 查看文档

类型
FLOAT
默认值
0.00
范围
-2.00 ~ 2.00
单次回复限制
max_tokens

此设置定义了模型在单次回复中可以生成的最大长度。设置较高的值允许模型生成更长的回应，而较低的值则限制回应的长度，使其更简洁。根据不同的应用场景，合理调整此值可以帮助达到预期的回应长度和详细程度。 查看文档

类型
INT
默认值
--

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