GLM-4.1V-Thinking - 智谱AI推出的开源视觉语言模型系列

GLM-4.1V-Thinking是什么

GLM-4.1V-Thinking是智谱AI推出的开源视觉语言模型，专为复杂认知任务设计，GLM-4.1V-Thinking支持多模态输入，涵盖图像、视频和文档等。基于GLM-4V架构，模型引入思维链推理机制，用课程采样强化学习策略，显著增强跨模态因果推理能力和稳定性。轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking（GLM-4.1V-9B-Base基座模型和GLM-4.1V-9B-Thinking具备深度思考和推理能力）拥有10B参数量，在28项权威评测中，23项获得10B级模型最佳成绩，其中18项与72B参数量的Qwen-2.5-VL持平或超越，充分展现小体积模型的卓越性能。模型在教育辅导、内容创作、智能交互、行业应用以及娱乐与生活等多个领域都有广泛的应用前景。

GLM-4.1V-Thinking的主要功能

• 视觉理解能力强：准确地识别和分析图像中的各种内容，包括简单的目标检测、更复杂的图像分类任务，或是需要综合理解图像并回答问题的视觉问答，都能轻松应对。
• 视频处理水平高：具备出色的时序分析和事件逻辑建模能力，支持对视频输入进行深度处理，实现视频理解、生成准确的视频描述及回答与视频内容相关的问题。
• 文档解析功能全：支持同时处理文档中的图像和文本内容，支持长篇幅的文档理解、对图表的精准解析，及基于文档内容的问答，都能高效完成。
• 推理能力出色：在数学与科学领域，解决复杂的推理问题，包括多步骤的数学题解答、公式理解及科学领域的逻辑推理等，为相关学科的学习和研究提供有力支持。
• 逻辑推理精准：支持进行复杂的逻辑推理和因果分析，应对多步推理和逻辑判断等任务，帮助用户更好地理解和分析各种复杂情况。
• 跨模态推理高效：将视觉和语言信息有机结合，进行高效的跨模态推理，完成图文理解、视觉问答及视觉锚定等任务，为多模态信息的综合处理提供强大支持。

GLM-4.1V-Thinking的性能优势

在MMStar、MMMU-Pro、ChartQAPro、OSWorld等28项权威评测中，GLM-4.1V-Thinking取得卓越的成绩，其中23项达到10B级模型的最佳表现，更有18项成绩与参数量高达72B的Qwen-2.5-VL持平甚至超越，充分展现小体积模型的强大性能。

GLM-4.1V-Thinking的官网地址

• Repositório do GitHub：https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking-6862bbfc44593a8601c2578d
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.01006v1
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

如何使用GLM-4.1V-Thinking

• Uso da interface da API::
  • Obter chave de API：在智谱AI平台：https://bigmodel.cn/注册账号，创建应用获取专属的API Key。
  • Chamando a API：根据API文档，用HTTP请求调用模型接口，将输入数据（如图像URL或Base64编码数据、文本等）发送给模型，获取模型的输出结果。例如，用Python代码调用：

import requests
import json

api_url = "https://api.zhipuopen.com/v1/glm-4.1v-thinking"
api_key = "your_api_key"

input_data = {
    "image": "image_url_or_base64_encoded_data",
    "text": "your_input_text"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(input_data))
result = response.json()
print(result)

• 开源模型使用::
  • Modelos para download：访问Hugging Face平台，找到GLM-4.1V-Thinking模型页面，下载所需的模型文件。
  • Modelos de carregamento：用深度学习框架（如PyTorch）加载下载好的模型。例如：

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
import torch

model_name = "THUDM/glm-4.1v-thinking"
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_name)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

• • 进行推理：将输入数据（如图像路径或URL、文本等）预处理后输入模型，获取模型的输出结果。例如：

image_url = "image_url_or_image_path"
text = "your_input_text"
inputs = processor(images=image_url, text=text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

result = processor.decode(outputs.logits[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

• 在线体验平台使用::
  • 访问体验链接：直接访问Hugging Face平台上的GLM-4.1V-Thinking体验页面。
  • dados de entrada：在网页上上传图像或输入文本等数据。
  • Obtenção de resultados：点击“运行”按钮，等待模型处理并查看输出结果，无需复杂的代码编写和模型部署。

GLM-4.1V-Thinking的核心优势

• Suporte a entradas multimodais：支持图像、视频、文档等多种输入，能综合处理多源信息，满足复杂任务需求。
• Raciocínio sólido：引入思维链推理机制，逐步思考生成详细推理过程，提升复杂任务表现和可解释性。
• 高效的训练策略：基于课程采样强化学习策略，动态调整训练难度，结合大规模预训练与微调，提升性能和效率。
• 优异的性能表现：10B参数量的小体积模型，在多项权威评测中表现优异，展现高效率和稳定性。
• 开源与易用性：开源特性降低使用门槛，提供多种使用方式，方便开发者快速集成和二次开发。

GLM-4.1V-Thinking的适用人群

• 教育辅导：教师辅助教学，为学生提供更丰富的学习资源和更详细的解题步骤。
• criador de conteúdo：广告文案撰写者、社交媒体运营者、新闻报道记者等结合图像和文本生成创意内容，提升创作效率和质量。
• 企业与开发者：企业将模型集成到智能客服系统中，提升客户服务质量，支持多模态输入，更好地理解用户需求并提供准确答案。
• 行业应用开发：金融、医疗、工业等领域的专业人员进行数据分析、报告生成、设备监控等任务，提高工作效率和准确性。
• Pesquisador (científico)：研究人员进行多模态数据的分析和处理，支持复杂的推理任务，推动相关领域的研究进展。