不久前，国内的头部大模型厂商智谱 AI ，刚刚推出了 glm-4-0520 模型，该模型被认为是当前平台最先进的模型，具备 128k 的上下文长度，并且相较于前一代模型，指令遵从能力大幅提升 18.6%。可以看出，智谱AI对于该模型寄予厚望。
既然如此，我们基于“唐诗翻译”这项基础功能，对 glm-4-0520 模型进行一下简单的基准测试，并与前一代 glm-4-airx 模型和目前大火的OpenAI gpt-4o-mini 进行一下对比。话不多说，开始写代码。
为了方便进行多模型的开发和对比，我们采用 LangChain 框架和 LCEL 表达式来完成该功能。代码如下：
代码语言：javascript复制"""
@Time : 2024/8/30 15:20
@Author : ZhangShenao
@File : 使用LangChain实现简单的翻译功能.py
@Desc :
"""
import os
from typing import List
import dotenv
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 加载环境变量
dotenv.load_dotenv()
# 构造Prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system",
"你是一个智能翻译专家，请将用户输入的唐诗，生成{language}的准确翻译，要求做到信达雅，尽可能保留原文的韵味和意境。"),
("human", "{poem}")
])
# 创建多个LLM进行对比
llms: List[BaseChatModel] = [
ChatZhipuAI(model="glm-4-0520", temperature=0),
ChatZhipuAI(model="glm-4-airx", temperature=0),
ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0, openai_api_base=os.getenv("OPENAI_API_BASE"))
]
parser = StrOutputParser()
poem = """床前明月光，
疑似地上霜。
举头望明月，
低头思故乡。"""
for llm in llms:
chain = prompt | llm | parser
translation = chain.invoke({"poem": poem, "language": "英语"})
print(f"【{llm.model_name}】的翻译结果")
print(f"{translation}")
print("----------------------------------------------")输出结果对比如下：
代码语言：javascript复制【glm-4-0520】的翻译结果
Moonlight shines before my bed,
Like frost on the ground it spreads.
I raise my head to the bright moon above,
Then bow it down, my hometown to think of.
----------------------------------------------
【glm-4-airx】的翻译结果
Beneath my bed, the moonlight shines bright,
Like frost on ground, it brings a silent sight.
I raise my head to gaze at the moon so fair,
And bow it down, my hometown I recall.
----------------------------------------------
【gpt-4o-mini】的翻译结果
The bright moonlight before my bed,
It seems like frost upon the ground.
I raise my head to gaze at the moon,
And lower it to think of my hometown.
----------------------------------------------从翻译结果可以看出，相较于 gpt-4o-mini，glm-4-0520 的翻译结果更符合中文的意境，同时对比 glm-4-airx 的结果也更加精炼。
除此之外，从性能的角度看，glm-4-0520 的生成结果耗时更低（LangSmith 平台观测结果，仅供参考）：
OpenAI耗时
智谱AI耗时
综上所述：针对中文语料的翻译工作，glm-4-0520 应该是一个不错的选择。
