GLM 4.5V एक पदनाम है जो एक मॉडल परिवार पर लागू होता है जो सार्वजनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता Large language model लीडरबोर्ड पर दिखाई दिया है। अक्टूबर 2025 तक, मॉडल के पीछे डेवलपर ने कोई आधिकारिक रिलीज़ घोषणा, तकनीकी पेपर, या सार्वजनिक दस्तावेज़ जारी नहीं किया है। मॉडल केवल तीन वेरिएंट्स के माध्यम से जाना जाता है जो तीसरे पक्ष के बेंचमार्क स्नैपशॉट में गुमनाम रूप से उभरे हैं, जिससे इसकी उत्पत्ति और वास्तुकला प्राथमिक स्रोतों से काफी हद तक असत्यापनीय हो जाती है।
नाम GLM (जनरल लैंग्वेज मॉडल) श्रृंखला की निरंतरता का सुझाव देता है, जिसे मूल रूप से ज़िपु एआई द्वारा विकसित किया गया था, जो एक चीनी Artificial intelligence कंपनी है। हालांकि, कोई आधिकारिक बयान GLM 4.5V को ज़िपु की मौजूदा GLM वंशावली से नहीं जोड़ता है, और 'V' प्रत्यय पिछले रिलीज़ की विशेषता नहीं है, जिसमें GLM-4 और GLM-4-Plus जैसे पदनामों का उपयोग किया गया था। जब तक डेवलपर सार्वजनिक रूप से मॉडल को स्वीकार नहीं करता, तब तक इसे ज़िपु को जिम्मेदार ठहराना नामकरण परंपराओं पर आधारित एक अनुमान बना रहता है, न कि पुष्टि किए गए तथ्य पर।
देखे गए तीन वेरिएंट पैरामीटर गणना और प्रदर्शन में भिन्न हैं, लेकिन उनके सटीक विनिर्देश आधिकारिक रूप से खुलासा नहीं किए गए हैं। लीडरबोर्ड प्रविष्टियों के सामुदायिक विश्लेषण से पता चलता है कि सबसे छोटा वेरिएंट लगभग 7 बिलियन पैरामीटर का है, जबकि एक मध्यम आकार का वेरिएंट लगभग 32 बिलियन पैरामीटर का है, और एक बड़ा वेरिएंट लगभग 200 बिलियन पैरामीटर के करीब है। ये गणना एनवीडिया GPU जैसे हार्डवेयर पर अनुमान गति सहसंबंधों से प्राप्त की गई हैं और मॉडल निर्माता द्वारा पुष्टि नहीं की गई हैं।
मानक Machine learning बेंचमार्क में मॉडल का प्रदर्शन उल्लेखनीय है लेकिन भिन्न है। MMLU (मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) बेंचमार्क पर, जो सामान्य ज्ञान और समस्या-समाधान का परीक्षण करता है, सबसे छोटा वेरिएंट लगभग 74.2, मध्यम आकार का वेरिएंट लगभग 81.5, और सबसे बड़ा वेरिएंट लगभग 87.9 स्कोर करता है। MATH-500 पर, एक चुनौतीपूर्ण गणित डेटासेट, आंकड़े क्रमशः लगभग 61.8, 74.3, और 83.6 हैं। ये संख्याएँ लीडरबोर्ड स्नैपशॉट से निकाली गई हैं और यदि स्कोर अपडेट या सही किए जाते हैं तो बदल सकते हैं।
लीडरबोर्ड उपस्थिति
तीन GLM 4.5V वेरिएंट दो प्रमुख रूप से उपयोग किए जाने वाले सार्वजनिक लीडरबोर्ड पर दिखाई दिए हैं: आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स और LMSYS चैटबॉट एरेना। आर्टिफिशियल एनालिसिस पर, वेरिएंट GLM 4.5V नाम के बजाय गुमनाम पहचानकर्ताओं के साथ सूचीबद्ध हैं, जिससे ओपन-सोर्स समुदाय में भ्रम पैदा हुआ है। सितंबर 2025 में, एक वेरिएंट ने संक्षेप में एरेना की एलो रेटिंग पर शीर्ष -10 स्थान रखा, लेकिन बाद में इसे बिना स्पष्टीकरण के दृश्यता से हटा दिया गया। किसी भी बेंचमार्क प्राधिकरण ने स्वतंत्र रूप से मॉडल के Model Pruning या Multi-Head Attention कॉन्फ़िगरेशन को सत्यापित नहीं किया है।
अटकलें और सामुदायिक प्रतिक्रिया
क्योंकि मॉडल अप्रकाशित है, इसकी अंतर्निहित तकनीक के बारे में अटकलें मंचों और सोशल मीडिया पर फैल गई हैं। कुछ शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया है कि इसका बेंचमार्क प्रदर्शन उन्नत Transformer (architecture) आर्किटेक्चर के साथ प्रशिक्षित मॉडलों की याद दिलाता है, संभवतः Mixture of experts परतों को शामिल करते हुए। अन्य लोग इसकी उपस्थिति के समय की ओर इशारा करते हैं - अमेरिकी और चीनी प्रयोगशालाओं से कई ओपन-वेट रिलीज़ के साथ समकालिक - इस बात के प्रमाण के रूप में कि यह किसी मौजूदा विक्रेता से एक नामांकित या रीब्रांडेड मॉडल हो सकता है। नवंबर 2025 तक, कोई विश्वसनीय सबूत किसी विशिष्ट उत्पत्ति का समर्थन नहीं करता है।
आधिकारिक रिलीज़ की कमी ने व्यावहारिक परिणामों को जन्म दिया है। डेवलपर्स जो GLM 4.5V का उपयोग करना चाहते हैं, वे वज़न डाउनलोड नहीं कर सकते, एप्लिकेशन-प्रोग्रामिंग-इंटरफेस (API) तक पहुंच नहीं सकते, या लाइसेंस प्राप्त नहीं कर सकते, क्योंकि कोई सार्वजनिक संपत्ति मौजूद नहीं है। इसने सार्वजनिक बेंचमार्क में गुमनाम मॉडल जमा करने की नैतिकता पर बहस छेड़ दी है, कुछ लोग मॉडल उत्पत्ति के अनिवार्य प्रकटीकरण की मांग कर रहे हैं। इस घटना ने लीडरबोर्ड की विश्वसनीयता के बारे में भी सवाल उठाए हैं जब प्रविष्टियाँ गढ़ी या गलत तरीके से जिम्मेदार ठहराई जा सकती हैं, जो evaluating ai models के उपकरण के रूप में काम करते हैं।
असत्यापित क्षमताएँ
GLM 4.5V की बहु-मोडल क्षमताओं - जैसे छवियों या ऑडियो को संसाधित करना - के बारे में दावे पूरी तरह से असत्यापित हैं। मॉडल ने किसी भी सार्वजनिक परीक्षण में Vision-language model प्रदर्शन का प्रदर्शन नहीं किया है। इसी तरह, मानव-प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण-सीखने (RLHF) या Constitutional AI प्रशिक्षण का कोई सबूत नहीं है। इसके व्यवहार का सभी मूल्यांकन लीडरबोर्ड स्नैपशॉट में पाठ-आधारित बहुविकल्पीय और पीढ़ी कार्यों तक सीमित है। एकमात्र मापने योग्य विशेषताएँ इसके पैरामीटर अनुमान, गति और मानकीकृत परीक्षणों पर कच्चे स्कोर हैं।
निष्कर्ष
GLM 4.5V Generative AI परिदृश्य में एक रहस्य बना हुआ है। इसके तीन वेरिएंट ने मजबूत बेंचमार्क परिणामों के लिए ध्यान आकर्षित किया है, लेकिन आधिकारिक रिलीज़ के बिना, मॉडल को दोहराया, ऑडिट या उत्पादन प्रणालियों में कानूनी रूप से उपयोग नहीं किया जा सकता है। जब तक डेवलपर आगे नहीं आता, GLM 4.5V प्रविष्टियों को असत्यापित तीसरे पक्ष के डेटा के रूप में माना जाना चाहिए, और मॉडल की वास्तुकला या प्रशिक्षण प्रक्रिया के बारे में कोई भी तकनीकी दावा सट्टा है। यह मामला गुमनाम मॉडल प्रस्तुतियों की व्यापक प्रवृत्ति और Machine learning मूल्यांकन में सार्वजनिक विश्वास पर उनके प्रभाव को रेखांकित करता है।