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@@ -25,6 +25,14 @@ ChatGLM-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，
 尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 ChatGLM-6B 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确性，且模型易被误导（详见[局限性](README.md#局限性)）。**本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。**
 
 ## 更新信息
+**[2023/06/25]** 发布 [ChatGLM2-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)，ChatGLM-6B 的升级版本，在保留了了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM**2**-6B 引入了如下新特性：
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+1. **更强大的性能**：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 [GLM](https://github.com/THUDM/GLM) 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，[评测结果](#评测结果)显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
+2. **更长的上下文**：基于 [FlashAttention](https://github.com/HazyResearch/flash-attention) 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
+3. **更高效的推理**：基于 [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
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+更多信息参见 [ChatGLM2-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)。
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 **[2023/05/17]** 发布 [VisualGLM-6B](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)，一个支持图像理解的多模态对话语言模型。
 
 ![](resources/visualglm.png)