GLM-4.1V-Thinking

GLM-4.1V-Thinking – 智谱AI开源的视觉语言模型系列

GLM-4.1V-Thinking是智谱AI精心打造的开源视觉语言模型，专为应对复杂的认知挑战而设计，支持图像、视频、文档等多模态输入。它在GLM-4V架构基础上融入了思维链推理机制，并采用课程采样强化学习策略，显著提升了跨模态因果推理能力和稳定性。该模型轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking在多项权威评测中展现出卓越性能，部分指标甚至超越了参数量高达72B的Qwen-2.5-VL。

揭秘GLM-4.1V-Thinking：一款强大的视觉语言模型

GLM-4.1V-Thinking，作为智谱AI开源的视觉语言模型，其核心在于深度理解和处理多模态信息。这款模型不仅能够处理图像、视频和文档，还具备了强大的推理能力，尤其擅长处理复杂的认知任务。它在GLM-4V架构的基础上，创新性地引入了思维链推理机制，使模型能够像人类一样逐步思考，生成详细的推理过程。同时，基于课程采样强化学习策略，模型在跨模态因果推理能力和稳定性上都得到了显著提升。值得一提的是，轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking，其参数量仅为10B级别，却在多项评测中取得了优异成绩，甚至超越了参数量高达72B的Qwen-2.5-VL，展现了小体积模型的巨大潜力。

GLM-4.1V-Thinking的核心功能

图像解析： 能够精准识别和分析图像内容，支持目标检测、图像分类和视觉问答等复杂任务。
视频处理： 具备时序分析和逻辑建模能力，支持视频理解、视频描述和视频问答。
文档理解： 能够处理文档中的图像和文本内容，支持长文档理解、图表理解和文档问答。
数学与科学推理： 擅长解决复杂的数学问题，支持多步演绎和公式理解，能够处理STEM领域的推理任务。
逻辑推理： 支持逻辑推理和因果分析，能够处理多步推理和逻辑判断等复杂任务。
跨模态推理： 整合视觉和语言信息进行推理，支持图文理解、视觉问答和视觉锚定等任务。

GLM-4.1V-Thinking的技术基石

架构设计： 采用AIMv2Huge作为视觉编码器，处理并编码图像和视频输入。MLP适配器将视觉特征对齐到语言模型的token空间。语言解码器则采用GLM作为语言模型，处理多模态token并生成输出。
训练方法： 基于大规模的图像-文本对、学术文献和知识密集型数据进行预训练，构建强大的视觉语言基础模型。利用长链推理（CoT）数据进行监督微调，提升模型的推理能力和人类对齐。基于课程采样强化学习（RLCS），动态选择最具信息量的样本进行训练，提升模型在多种任务上的性能。
技术创新： 引入思维链推理机制，使模型能够逐步思考并生成详细的推理过程。采用课程采样策略，动态调整训练样本的难度，确保模型在不同阶段都能获得最有效的训练。基于2D-RoPE和3D-RoPE技术，支持任意分辨率和宽高比的图像输入，增强模型的时空理解能力。