前几天，智谱AI宣布推出其最新的大模型——GLM-4-Long。这款模型能够支持高达100万字的长文本处理，这一能力标志着大模型技术的新高度。我们对GLM-4-Long进行了深入测试，希望了解它在实际应用中的表现。

年初大模型行业上演 ” 长文本 ” 大战时，我们就萌生过做一个 ” 读书助理 ” 的想法。测试了市面上主流的大模型后，发现普遍存在两个不足：

一种是可以处理的文本长度不够，即使有些大模型将文本长度提升到了 20 万字，像《红楼梦》这样近百万字的名著，还是需要多次才能 ” 读 ” 完。

另一种是语言理解和生成能力不足，经常出现 ” 幻觉 “。” 长文本 ” 的特点不仅仅是长，还涉及到复杂的逻辑和文本语义，需要更连贯、相关的响应。

直到前两天，一位做 AIGC 的朋友向我们同步了一个新消息：” 智谱 AI 开放平台默默上线了为处理超长文本和记忆型任务设计的 GLM-4-Long，支持 1M 上下文。”100 万上下文长度到底意味着什么呢？我们找来了另外两个大模型，用 120 回版本的《红楼梦》（大约有 73 万个汉字）进行了简单对比：

月之暗面 128K 的大模型，每次可以处理 6.4 万个汉字，需要 12 次才能读完；Claude 200K 的大模型，每次可以处理 10 万个汉字，需要 8 次才能读完；GLM-4-Long 实测可以处理 150-200 万字，一次就能读完一本《红楼梦》。

不过，文本长度只是一个入门能力，能否扮演起 ” 读书助理 ” 的角色，必须要确保能够从大量文本中准确检索信息，特别是当某些关键信息被置于文档的深处时，以及出色的推理和内容生成能力。

于是我们对 GLM-4-Long 进行了深度测试。

01 两分钟 ” 熟读 ” 钱穆先生的《国史大纲》

大约是 5 年前，我们购买了钱穆先生的《国史大纲》，商务印书馆的繁体竖排版。因为是用大学教科书体例写成，学术味儿比较浓，再加上钱穆先生精炼的文笔风格，至今都没有完整读完。

GLM-4-Long 能否胜任 ” 书童 ” 的角色呢？

我们调用了 GLM-4-Long 的 API 接口，读取了 50 多万字的电子版《国史大纲》，然后针对性地问了三个问题：

第一个问题：请总结这篇文档中每个部分的主要内容

原书目录中只罗列了每个章节的标题，希望通过这个问题验证大模型是否处理了文档的全部信息，对内容的理解和总结生成能力。

从输出的结果来看，不仅准确整理出了每个章节的核心内容，还按照现在比较主流的纪年方式，将全书内容拆分为上古文化、春秋战国、秦汉、魏晋南北朝、隋唐五代、两宋、元明、清代等 8 个部分，内容准确度超过 99%，仅仅是 ” 两宋之部 ” 在小标题上被列举了两次（可以通过模型微调进行优化）。

第二个问题：” 秦汉国力与对外形势 ” 在文档哪个部分？

这是一个迷惑性比较强的问题，因为第七章和第八章都讲了相关背景，但钱穆先生放在了第十一章进行重点介绍。

GLM-4-Long 并未掉进预设的 ” 陷阱 “，准确指出了问题所在的章节和标题。这也是长文本处理的一个典型痛点，在长达几十万字的内容中，作者可能在多个地方描述相似的几件事，最为考验大模型的语义理解和内容检索能力，并非是对文本的机械处理，意味着需要更强的抽象和内容归纳能力。

第三个问题：北宋的建国和汉唐时期有什么不同？

搜索引擎上没有直接相关的答案，但钱穆先生在书中给出了系统阐述，用于验证 GLM-4-Long 能否理解书中的细节信息。

这次的答案再次让我们惊艳，分别从建国方式、统治方式、对外政策、经济、文化、社会、政治制度等角度综述了钱穆先生的观点。特别是在 ” 对外政策 ” 上，准确回答了 ” 汉唐时期积极对外扩张，北宋采取保守的防御策略 “，并且简单提及了政策变化背后的原因，即五代十国时期战争频繁，导致国力消耗严重。

相关的测试问题不再一一赘述，直接给出我们的答案：GLM-4-Long 对文档全局信息的处理、长文本理解和生成、多轮对话等能力均超出预期，整个体验有一种和钱穆先生跨时空对话的 ” 错觉 “。

另一个不应该被忽略的信息在于，一本 50 多万字的书籍，GLM-4-Long 仅用了两分钟左右的时间进行处理。如果想要用大模型处理一些没有时间研读的长文本，GLM-4-Long 某种程度上可以说是最佳帮手。

02 用多个文档训练出一位 ” 知识博主 ”

很多人在日常工作和生活中接触的文档，并非是动辄近百万字的巨著，而是几万字、最多十几万字的文档和资料。在这样比较大众化的需求下，像 GLM-4-Long 这样 1M 长文本能力的大模型，有何特殊价值？

前面用《红楼梦》做了对比，其实还有另一种对比方式：

月之暗面 128K 的大模型，每次可以处理 6.4 万个汉字，相当于读 1 本《活着》；Claude 200K 的大模型，每次可以处理 10 万个汉字，相当于一次读《活着》和《在细雨中呐喊》两本书；GLM-4-Long 的 1M 上下文，可以一次读余华老师的多本书，比如《活着》《在细雨中呐喊》《河边的错误》《第七天》……

由此萌生的一个想法是：是不是可以让大模型一次读多本相关的专业书籍，快速训练出一个专业的知识博主？

首先想到的一个场景就是饮食，生活中经常碰到吃什么可以减肥、6 月龄宝宝能不能吃蛋黄、高血压病人的饮食需要注意什么等问题，每次都需要搜索或者问 AI，又担心内容是不是准确。

我们让 GLM-4-Long 一次性读取了《中国居民膳食指南》《中国食物成分表》《中国饮食文化》《中国居民膳食营养素参考摄入量》等多个文档，然后用日常生活中的常见问题进行了针对性提问：

8 月龄儿童日常饮食应该注意什么？

可以看到，GLM-4-Long 输出的答案非常全面，除了要补充蛋白质、维生素和矿物质，还给出了一些贴心的建议：食物应该细腻易消化，避免大块或硬的食物，以防噎食；建议先引入蔬菜泥，然后是水果泥，接着是强化铁的米粉或米糊；如果家族中有过敏史，应避免引入可能导致过敏的食物……

50 岁的高血压病人有什么饮食建议？

答案依然比较全面，包括应将食盐摄入量控制在每天 6 克以下、每天摄入 300-500 克新鲜蔬菜和 200-350 克新鲜水果、每日摄入 25-30 克膳食纤维、避免过多摄入精制糖和白面食、建议通过食物摄入足够的钾和钙、避免过多摄入蛋白质、限制饮酒等等，并提供了具体的食物建议。

以上只是我们简单尝试的一个场景，可以联想到的应用场景还有很多。

比如一次性通读余华老师的所有小说，然后 ” 变身 ” 余华老师进行对话；一次性读多篇相关的论文，帮助提升论文阅读的效率；一次性读取上百份简历，然后根据需求筛选出最合适的候选人；以及找到一家企业多个季度的财报进行横向对比，从更宏大、信息更丰富的视角进行财报分析 ……

我们列举的 ” 想法 ” 仅仅是抛砖引玉，相信智谱 AI 在大模型能力上打破天花板后，会有越来越多开发者参与其中，挖掘藏在应用层的机会，带来各种有趣、有生产力的体验。

03 ” 卷 ” 长文本过渡到 ” 卷 ” 综合能力

有别于年初单纯卷文本长度的比拼，智谱 AI 在 GLM-4-Long 的宣传和营销上不可谓不低调，却折射出了大模型市场的一个隐性共识：不再为了传播某个能力硬凹需求，而是开始卷大模型的综合能力。

个中原因并不难解释。

长文本在本质上是一种智力能力。如果将大模型比作是一台 ” 电脑 ” 的话，” 更长的上下文 ” 可以看作是更大的内存，能够提高多任务处理能力、提升运行大型软件的流畅度、带来更好的游戏体验等等。内存的大小，可能在某种程度上影响消费者的购买决策，却不是优先级最高的购买因素。

同样的道理，仅仅是在文本长度上领先，并不足以让大模型吸引所有的注意力，不会是一条稳定的护城河。

与之相对应的，大模型的 ” 长文本热 ” 就像是昙花一现，开发者们没有趋之若鹜，资本市场不断传出批判的声音：” 感觉是各家公司在为抢入头部阵营做成绩，本质上还是为了秀肌肉，衡量长文本的价值，要等到更明确的落地场景和对应的商业模式出现，否则市场再热闹也是没有用的。”

时间过去半年后，GLM-4-Long 让外界看到了大模型新的演变方向：除了记住多长的上下文，还在比拼语言理解和生成能力、长文本推理和 QA 能力，不再是做长木桶的一块板，而是把把所有木板做长。

比起我们 ” 浅尝辄止 ” 的测试，对大模型行业新方向感到兴奋的，恰恰是那群做 AIGC 的创业者。正如那位朋友所说的：” 大模型可以满足 100 万字的上下文，并且可以很好地、准确地执行复杂指令，预示着巨大的想象空间。希望智谱 AI 开放平台可以早日推出 GLM-4-Long 的正式版，我们已经有了多个智能体相关的想法。”

自从 ChatGPT 走红后，整个大模型行业风谲云诡。然而一个看起来有些畸形的现象是：资本大多将钱投个了大模型企业，做应用创新的创业者鲜有机会，即便不少人都在呼吁创业者应该卷应用，而非卷模型。

回头再来看这样的现象，需要批判的不是资本的 ” 势力 “，而是开发者们的无奈。直接的例子就是长文本，半年前的火爆只是技术上的，由于存在能力上的短板，未能在应用层延续热度和爆点。借着上面的比喻，一台电脑的内存很大，可 CPU、GPU、屏幕等依然是短板，开发者很难做出体验优秀的应用。

当大模型的竞争走向综合能力的较量，100 万长文本赋予了开发者更大的创造空间，同时在生成、推理、QA 等能力上不再被制约，注定会吸引越来越多的开发者参与进来，进一步将想象力转化为生产力，创造出一个又一个 ” 出圈 ” 的现象级应用，加速大模型在应用赛道上的繁荣。

04 结语

“2024 年是 AGI 落地元年 “。

智谱AI的GLM-4-Long标志着大模型在长文本处理领域的新突破。它不仅提升了文本处理的极限，还在理解和生成能力上表现出色。这一技术进步将极大地推动相关应用的发展，为未来的研究和实际应用提供了强大的工具。