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REPOGEO 报告 · LITE

zai-org/GLM-130B

默认分支 main · commit 212215c5 · 扫描时间 2026/5/19 09:13:04

星标 7,651 · Fork 601

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 zai-org/GLM-130B 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    ["large-language-model", "llm", "bilingual", "english-chinese", "deep-learning", "nlp", "transformer", "pre-trained-model", "efficient-inference", "gpu-optimization"]
  • mediumhomepage#2
    Set the repository homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/glm-130b/posts/glm-130b/
  • lowabout#3
    Enhance the repository description for clarity and keywords

    原因：

    当前
    GLM-130B: An Open Bilingual Pre-Trained Model (ICLR 2023)
    复制粘贴的修复
    GLM-130B: An open, bilingual (English & Chinese) 130B parameter LLM with efficient inference on consumer GPUs (ICLR 2023).

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 zai-org/GLM-130B
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Qwen
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Qwen · 被推荐 1 次
  2. Baichuan2 · 被推荐 1 次
  3. ChatGLM3 · 被推荐 1 次
  4. Yi · 被推荐 1 次
  5. Llama 2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are good open-source large language models for bilingual English and Chinese applications?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Qwen
    2. Baichuan2
    3. ChatGLM3
    4. Yi
    5. Llama 2
    6. BLOOMZ & BLOOM

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 zai-org/GLM-130B。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I run a massive pre-trained language model with 100+ billion parameters efficiently?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    2. Megatron-LM (NVIDIA/Megatron-LM)
    3. vLLM (vllm-project/vllm)
    4. Hugging Face Accelerate (huggingface/accelerate)
    5. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)
    6. Ray (ray-project/ray)
    7. Ray Train
    8. Ray Core
    9. Open MPI
    10. NCCL (NVIDIA/nccl)
    11. TensorRT-LLM (NVIDIA/TensorRT-LLM)

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 zai-org/GLM-130B。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of zai-org/GLM-130B?
    pass
    AI 明确点名了 zai-org/GLM-130B

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts zai-org/GLM-130B in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 zai-org/GLM-130B

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo zai-org/GLM-130B solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 zai-org/GLM-130B

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 zai-org/GLM-130B 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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zai-org/GLM-130B — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3