活用シーン
長期タスクに強い GLM モデルが活きるシーン：数時間に及ぶコードエンジニアリング、ターミナルエージェント、セキュリティ監査、長文書の理解。
長いサイクルのGLMモデルが活躍するシーン
大規模な実装
単一のコンテキストウィンドウを超える多ファイル機能：モデルは全体のリポジトリの状態を視野に保ち、数回ごとに再読み込みするのではなく、全てを保持します。
自動化研究
数時間の実験サイクルで、エージェントは計画、実行、結果の読み取り、修正を行う必要があります。これがFrontierSWEとPostTrainBenchが評価する作業負荷です。
パフォーマンス最適化
完全な呼び出しグラフ、解析器の出力、および前回の試みを同じ軌道に保つために必要な内核とシステムの動作を分析する必要があります。
複雑なデバッグ
長い再現追跡、不安定なテスト、およびサービス間の障害が続く中、コンテキストのカットオフがバグの原因となりました。
上記のすべてのシナリオは、自分のハードウェアで実行できます。MITウェイト、transformers · vLLM · SGLang · xLLM · ktransformersです。GLMモデルをローカルで実行する方法 →