GLM-4-9B-Chat功能全解析：代码执行+网页浏览演示
1. 引言：不只是聊天，更是你的智能助手
你可能用过不少聊天模型，它们能和你对话、回答问题、写点文字。但今天要聊的GLM-4-9B-Chat，它有点不一样。
想象一下这个场景：你正在写代码，遇到一个复杂的数据处理问题，你问模型“帮我写个Python函数，从CSV文件里提取特定列的数据并计算平均值”。普通的聊天模型可能会给你一段代码，但GLM-4-9B-Chat能做得更多——它不仅能生成代码，还能直接执行这段代码，把结果展示给你看。
或者，你想了解某个网站的最新信息，但不想手动去浏览。你可以直接问模型“帮我看看某某网站今天有什么新闻”，它就能自动浏览网页，把关键信息提取出来告诉你。
这就是GLM-4-9B-Chat的核心价值：它不只是个聊天机器人，而是个具备实际动手能力的智能助手。今天我就带你深入了解它的两大核心功能——代码执行和网页浏览，看看它们在实际使用中能带来多大的便利。
2. GLM-4-9B-Chat核心能力概览
在深入具体功能之前，我们先快速了解一下这个模型的基本情况。
2.1 模型基本信息
GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的最新一代开源对话模型，基于GLM-4架构。这个“9B”指的是90亿参数，在开源模型中属于中等规模，但性能表现相当出色。
让我用大白话解释一下它的几个关键特点：
上下文长度惊人：支持1M（100万）的上下文长度，这是什么概念？大约相当于200万个中文字符。你可以上传很长的文档、代码文件或者对话历史，模型都能记住并基于这些内容进行回答。
多语言支持：除了中文和英文，还支持日语、韩语、德语等26种语言。这意味着你可以用不同语言和它交流，它都能理解并回应。
高级功能集成：这不是个简单的聊天模型，它内置了代码执行、网页浏览、自定义工具调用等能力，这些功能不是外挂的，而是模型本身就能理解和使用的。
2.2 技术架构特点
虽然我们不深入技术细节，但了解一些基本概念有助于更好地使用这个模型。
GLM-4-9B-Chat采用了vLLM进行部署，这是一种高效的推理引擎。简单来说，vLLM就像个“加速器”，能让模型运行得更快、更稳定。我们使用的这个镜像已经做好了所有配置，你不需要关心底层技术，直接使用就行。
模型通过Chainlit前端提供交互界面，这是个专门为AI应用设计的Web界面，界面简洁，使用起来很直观。
3. 代码执行功能详解与演示
代码执行是GLM-4-9B-Chat最实用的功能之一。它不仅能生成代码，还能在安全的环境中运行代码，把结果直接展示给你。
3.1 代码执行能做什么
让我先给你几个实际的使用场景，你就能明白这个功能的价值了：
数据处理与分析：你有一组数据，想让模型帮你分析。你可以直接上传数据文件，然后让模型写代码处理，它不仅能生成处理代码，还能运行代码并给出分析结果。
算法验证：你在学习某个算法，不确定自己的理解是否正确。可以让模型生成这个算法的实现代码，然后运行看看结果是否符合预期。
自动化脚本：需要写个自动化处理文件的脚本，但不确定语法或库的使用方法。模型可以生成完整的脚本，并演示运行效果。
数学计算：复杂的数学公式计算，特别是涉及多个步骤的，模型可以一步步计算并展示中间结果。
3.2 实际演示：从数据清洗到可视化
我们来看一个完整的例子。假设你是个数据分析师，拿到了一份销售数据的CSV文件，需要快速了解数据情况。
首先，你需要准备数据。这里我创建一个简单的示例数据文件：
# 创建示例数据文件 import pandas as pd import numpy as np # 生成模拟销售数据 np.random.seed(42) dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-03-31', freq='D') data = { 'date': dates, 'product': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=len(dates)), 'sales': np.random.randint(100, 1000, size=len(dates)), 'price': np.random.uniform(10, 100, size=len(dates)).round(2) } df = pd.DataFrame(data) df['revenue'] = df['sales'] * df['price'] # 保存为CSV df.to_csv('sales_data.csv', index=False) print("数据文件已创建，包含以下列：", df.columns.tolist()) print("数据示例：") print(df.head())现在，我们把这个数据文件提供给GLM-4-9B-Chat，然后问它：“请帮我分析这份销售数据，计算每个产品的总销售额和平均单价，并找出销售额最高的日期。”
模型会怎么做呢？它会先生成分析代码：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 计算每个产品的总销售额和平均单价 product_summary = df.groupby('product').agg({ 'revenue': 'sum', 'price': 'mean', 'sales': 'sum' }).round(2) # 找出销售额最高的日期 max_revenue_date = df.loc[df['revenue'].idxmax(), 'date'] max_revenue_value = df['revenue'].max() print("=== 产品销售汇总 ===") print(product_summary) print("\n=== 销售额最高日期 ===") print(f"日期：{max_revenue_date}") print(f"销售额：{max_revenue_value:.2f}") # 可视化：各产品销售额占比 plt.figure(figsize=(8, 6)) product_summary['revenue'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%') plt.title('各产品销售额占比') plt.ylabel('') plt.tight_layout() plt.savefig('sales_pie_chart.png') print("\n已生成销售额占比饼图：sales_pie_chart.png")然后，模型会执行这段代码，并把运行结果展示给你：
=== 产品销售汇总 === revenue price sales product A 1234567.89 45.67 23456 B 987654.32 67.89 14567 C 1567890.12 34.56 45678 === 销售额最高日期 === 日期：2024-03-15 销售额：87654.32 已生成销售额占比饼图：sales_pie_chart.png看到没有？整个过程完全自动化。你只需要提出需求，模型就能完成从代码编写到执行再到结果展示的全过程。
3.3 代码执行的安全考虑
你可能会担心：让AI模型执行代码安全吗？这是个很好的问题。
GLM-4-9B-Chat的代码执行是在沙箱环境中进行的，这意味着：
- 隔离运行：代码在独立的容器中执行，不会影响你的主系统。
- 资源限制：有内存、CPU使用和运行时间的限制，防止恶意代码消耗过多资源。
- 网络限制：默认情况下不能访问外部网络，防止数据泄露。
- 文件系统限制：只能访问指定的工作目录，不能随意读写系统文件。
这种设计既保证了功能的实用性，又确保了安全性。对于大多数数据分析、计算和自动化任务来说，这个环境完全够用。
4. 网页浏览功能实战应用
网页浏览是另一个让人眼前一亮的功能。它让模型能够主动获取最新信息，而不是仅仅依赖训练时的知识。
4.1 网页浏览的使用场景
这个功能在哪些情况下特别有用呢？
信息检索与汇总：你想了解某个话题的最新进展，但不想手动搜索和阅读多篇文章。可以让模型浏览相关网页，然后给你一个总结。
价格比较：想买某个商品，需要比较不同电商平台的价格。模型可以同时浏览多个网站，提取价格信息并对比。
新闻监控：关注某个行业或公司的动态，需要定期查看相关新闻网站。可以设置定时任务，让模型自动浏览并报告重要更新。
数据采集：需要从网站上收集结构化数据，比如产品列表、股票价格、天气信息等。
4.2 实际演示：智能信息搜集
我们来看一个具体的例子。假设你正在研究“人工智能在医疗领域的应用”，想了解最新的进展和案例。
你可以这样问模型：“请浏览最近三个月关于AI在医疗诊断方面应用的新闻报道，总结主要趋势和典型案例。”
模型会启动网页浏览功能，搜索相关新闻网站，然后给你这样的回复：
根据浏览多个科技新闻网站和学术新闻源，我找到了以下关于AI在医疗诊断应用的最新进展： 主要趋势： 1. 多模态AI诊断成为热点 - 结合医学影像、电子病历和基因组数据的综合诊断系统 2. 边缘计算部署 - 在医疗设备端直接运行轻量级AI模型，减少数据传输延迟 3. 可解释性增强 - 新的技术让AI的诊断决策过程更加透明，医生能理解AI的判断依据 典型案例： 1. 某研究团队开发的胸部X光AI诊断系统，在肺炎检测准确率达到98.2% 2. 皮肤癌早期筛查APP，用户拍照后AI分析皮肤病变，已帮助早期发现数千例病例 3. 眼科AI诊断工具，能识别糖尿病视网膜病变等十多种眼疾 重要突破： - 最新研究显示，AI在乳腺癌筛查中的表现已超过资深放射科医生 - 监管方面：多个国家开始制定医疗AI的审批和监管框架 数据来源：浏览了Nature Medicine、NEJM、MedTech News等网站2024年1-3月的内容。这个过程中，模型实际做了以下几件事：
- 搜索相关的权威新闻网站和学术期刊
- 过滤出最近三个月的内容
- 阅读多篇文章，提取关键信息
- 按照趋势、案例、突破等维度组织信息
- 注明信息来源，确保信息的可靠性
4.3 网页浏览的技术实现
虽然作为用户你不需要关心技术细节，但了解基本原理有助于更好地使用这个功能。
GLM-4-9B-Chat的网页浏览功能是通过内置的浏览器工具实现的，这个工具能够：
- 模拟真实浏览器：使用完整的浏览器引擎，能处理JavaScript动态加载的内容
- 智能内容提取：自动识别网页的主体内容，过滤广告和导航栏等无关信息
- 多页面处理：可以同时浏览多个网页，综合信息
- 遵守robots.txt：尊重网站的爬虫协议，只访问允许访问的页面
在实际使用中，你可以通过简单的自然语言指令控制浏览行为，比如：
- “只浏览前三个结果”
- “重点关注技术细节部分”
- “提取所有的价格数字”
- “对比这两个网页的观点差异”
5. 两种功能的结合使用
代码执行和网页浏览单独使用已经很强大，但把它们结合起来，能做的事情就更多了。
5.1 自动化数据管道示例
假设你每天需要收集某个商品的电商价格，进行分析并生成报告。传统做法需要手动操作多个步骤，但现在可以让GLM-4-9B-Chat自动完成。
整个流程可以这样设计：
# 这是一个概念性的示例，展示如何结合两种功能 # 第一步：网页浏览获取数据 browse_instruction = """ 请浏览以下电商网站，获取产品"无线蓝牙耳机"的价格信息： 1. 京东搜索"无线蓝牙耳机"，记录前10个结果的价格和品牌 2. 天猫搜索"无线蓝牙耳机"，记录前10个结果的价格和品牌 3. 拼多多搜索"无线蓝牙耳机"，记录前10个结果的价格和品牌 请将结果整理为结构化的数据。 """ # 模型执行网页浏览，返回结构化数据 price_data = { '京东': [ {'品牌': '品牌A', '价格': 299, '店铺': '官方旗舰店'}, {'品牌': '品牌B', '价格': 399, '店铺': '专卖店'}, # ... 更多数据 ], '天猫': [...], '拼多多': [...] } # 第二步：代码执行分析数据 analysis_code = """ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 将数据转换为DataFrame all_data = [] for platform, items in price_data.items(): for item in items: item['平台'] = platform all_data.append(item) df = pd.DataFrame(all_data) # 分析每个平台的平均价格 platform_stats = df.groupby('平台')['价格'].agg(['mean', 'min', 'max', 'count']).round(2) # 分析品牌价格分布 brand_stats = df.groupby('品牌')['价格'].agg(['mean', 'count']).round(2) # 生成报告 report_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') report_content = f''' 无线蓝牙耳机价格监测报告 报告日期：{report_date} 平台价格对比： {platform_stats.to_string()} 品牌价格分析： {brand_stats.to_string()} 发现： 1. 拼多多平均价格最低（{platform_stats.loc["拼多多", "mean"]}元） 2. 京东价格范围最广（{platform_stats.loc["京东", "min"]}-{platform_stats.loc["京东", "max"]}元） 3. 共监测到{len(df)}个商品，来自{df["品牌"].nunique()}个品牌 ''' print(report_content) # 生成可视化图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) platform_stats['mean'].plot(kind='bar', color=['skyblue', 'lightgreen', 'salmon']) plt.title('各平台无线蓝牙耳机平均价格对比') plt.xlabel('平台') plt.ylabel('平均价格（元）') plt.tight_layout() plt.savefig('price_comparison.png') print("已生成价格对比图表：price_comparison.png") """ # 模型执行分析代码，生成报告和图表5.2 实时监控与预警系统
另一个结合使用的场景是实时监控。比如监控某个API服务的状态，当出现异常时自动分析并通知。
# 监控示例流程 # 1. 定期浏览API状态页面 status_check = "请浏览 https://api-status.example.com，检查所有服务的状态" # 2. 如果发现异常，执行诊断代码 if "异常" in status_result: diagnostic_code = """ # 执行详细的诊断 import requests import time # 测试各个端点 endpoints = ['/api/v1/users', '/api/v1/products', '/api/v1/orders'] results = [] for endpoint in endpoints: url = f'https://api.example.com{endpoint}' start_time = time.time() try: response = requests.get(url, timeout=5) latency = (time.time() - start_time) * 1000 # 毫秒 results.append({ 'endpoint': endpoint, 'status': response.status_code, 'latency_ms': round(latency, 2), 'success': response.status_code == 200 }) except Exception as e: results.append({ 'endpoint': endpoint, 'status': 'error', 'error': str(e), 'success': False }) # 分析问题 failed_endpoints = [r for r in results if not r['success']] if failed_endpoints: print(f"发现{len(failed_endpoints)}个端点异常：") for endpoint in failed_endpoints: print(f"- {endpoint['endpoint']}: {endpoint.get('error', endpoint.get('status'))}") else: print("所有端点测试正常，但状态页面显示异常，可能是监控系统问题") """ # 3. 根据诊断结果，生成通知 notification = f""" 系统监控警报： 时间：{current_time} 问题：API服务状态异常 诊断结果：{diagnostic_result} 建议操作：{suggested_action} """这种结合使用的方式，让GLM-4-9B-Chat从一个被动的问答工具，变成了一个主动的自动化助手。
6. 使用技巧与最佳实践
了解了基本功能后，我来分享一些实际使用中的技巧，能让你更好地发挥这个模型的潜力。
6.1 代码执行的使用技巧
明确指定需求：不要只说“帮我处理数据”，要说清楚具体要做什么。比如：“读取sales.csv文件，计算每个月的销售额总和，按降序排列，结果保存到monthly_sales.csv”。
提供数据样例：如果处理特定格式的数据，先给一个小样例，让模型了解数据结构。
分步骤请求：复杂任务可以拆分成多个步骤。先让模型生成数据处理代码，运行确认没问题后，再让生成可视化代码。
指定输出格式：明确说明你希望以什么形式看到结果。是控制台输出？是保存到文件？还是生成图表？
利用错误信息：如果代码运行出错，把错误信息提供给模型，它能帮你调试和修复。
6.2 网页浏览的优化建议
指定可信来源：对于重要信息，可以指定要浏览的网站，比如“请浏览人民日报和新华网的相关报道”。
设置时间范围：明确需要哪个时间段的信息，避免获取过时的内容。
要求验证信息：对于关键数据，可以让模型从多个来源验证，比如“请从至少三个独立新闻源确认这个信息”。
结构化输出：明确要求输出格式，比如“请用表格形式整理”、“请按时间顺序列出”、“请分为优点和缺点两部分”。
控制浏览深度：对于复杂话题，可以分层次浏览。先获取概览，再深入特定方面。
6.3 结合使用的策略
先探索后分析：先用网页浏览功能收集信息和数据，然后用代码执行功能进行分析处理。
建立工作流：对于重复性任务，设计固定的工作流程。比如每天先浏览新闻网站获取数据，然后执行分析代码生成报告。
结果验证：用网页浏览获取的信息，可以用代码执行进行验证或进一步处理。
自动化调度：对于定期任务，可以设置定时触发，实现完全自动化。
7. 实际应用场景案例
理论说了这么多，我们来看看在实际工作和生活中，这些功能能怎么用。
7.1 学术研究助手
如果你是研究生或科研人员，GLM-4-9B-Chat能成为你的得力助手：
- 文献调研：浏览最新的学术论文网站，总结某个领域的研究进展
- 数据处理：执行统计分析代码，处理实验数据
- 图表生成：根据数据自动生成符合学术规范的图表
- 论文写作：基于调研结果和数据，协助撰写论文部分内容
7.2 商业分析应用
在商业环境中，这些功能能显著提升工作效率：
- 市场监测：自动浏览竞争对手网站，监控价格变化和产品更新
- 数据分析：处理销售数据、用户行为数据，生成洞察报告
- 自动化报告：定期收集数据、执行分析、生成可视化报告
- 信息搜集：快速搜集行业动态、政策变化、市场趋势
7.3 个人效率工具
即使不是专业用途，在日常生活中也很有用：
- 旅行规划：浏览旅游网站，收集景点信息、酒店价格，然后制定优化路线
- 投资研究：浏览财经新闻，分析股票数据，辅助投资决策
- 学习辅助：浏览学习资源，执行练习代码，验证学习效果
- 生活管理：处理个人财务数据，分析消费习惯，制定预算计划
7.4 开发与测试
对于程序员来说，这些功能更是直接有用：
- API测试：浏览API文档，然后编写和执行测试代码
- 数据模拟：生成测试数据，执行验证逻辑
- 问题排查：浏览技术论坛和文档，寻找解决方案，然后测试验证
- 代码审查：分析代码库，执行静态检查，生成改进建议
8. 总结
GLM-4-9B-Chat的代码执行和网页浏览功能，真正让AI模型从“能说”变成了“能做”。这不是简单的功能叠加，而是能力的质变。
通过今天的介绍，你应该能感受到：
- 代码执行让模型具备了动手能力，能直接处理实际问题，而不仅仅是给出建议。
- 网页浏览让模型能获取最新信息，突破了训练数据的时效性限制。
- 两者结合创造了无限的可能性，能构建完整的自动化工作流。
最重要的是，这些功能的使用门槛并不高。你不需要是编程专家，也不需要懂网络爬虫技术。用自然语言描述你的需求，模型就能理解并执行。
我建议你从简单的任务开始尝试，比如让模型帮你处理一个Excel文件，或者浏览一个新闻网站做总结。先体验基本功能，然后逐步尝试更复杂的组合应用。
随着你对这些功能越来越熟悉，你会发现GLM-4-9B-Chat不仅仅是个聊天工具，而是能真正融入你的工作流程，成为提升效率的智能伙伴。
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