GLM-4.5V – 智谱推出的最新一代视觉推理模型
GLM-4.5V是智谱AI推出的新一代视觉推理模型,基于106B参数规模构建,拥有12B激活能力,是目前领先的视觉语言模型。它在视觉理解、推理能力上表现卓越,适用于网页前端复刻、图寻游戏、视频理解等场景。
GLM-4.5V:开启多模态AI新篇章
您是否曾梦想过,只需一张网页设计图,就能瞬间生成前端代码?或者,让AI精准分析视频内容,提取关键信息?现在,这一切不再是幻想。智谱AI倾力打造的GLM-4.5V,正以其强大的视觉推理能力,引领多模态AI应用的新潮流。
核心功能一览
- 深度视觉理解与推理: 能够深入理解图像、视频等视觉内容,执行复杂的视觉推理任务,例如识别物体、分析场景、理解人物关系等。
- 多模态无缝交互: 支持文本与视觉内容的融合处理,可以根据文本描述生成图像,或根据图像生成文本描述,实现跨模态信息的转换。
- 网页前端代码生成: 轻松将网页设计图转化为可用的前端代码,加速网页开发流程。
- 智能图寻游戏: 支持在复杂场景中搜索和定位特定目标,为游戏开发、安防监控等领域提供强大支持。
- 视频内容智能分析: 深度解析视频内容,提取关键信息,实现视频摘要、检测等功能。
- 跨模态内容生成: 支持从视觉内容生成文本,或者从文本生成视觉内容,实现多模态内容的无缝转换。
技术亮点
- 大规模预训练: 基于106B参数的预训练架构,通过海量的文本和视觉数据进行训练,从而学言和视觉的联合表示。
- 视觉语言深度融合: 采用Transformer架构,融合文本和视觉特征,通过交叉注意力机制实现文本与视觉信息的深度交互。
- 高效激活机制: 模型设计12B激活参数,在推理过程中动态激活相关的参数子集,从而提高计算效率和推理性能。
- 架构继承与优化: 继承GLM-4.1V-Thinking的优秀架构,并结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行训练,进一步提升模型性能。
- 多任务灵活适配: 通过微调和优化,模型能适应多种多模态任务,如视觉问答、图像描述生成、视频理解等。
卓越性能表现
GLM-4.5V在各项基准测试中均展现出卓越的性能:
- 通用视觉问答: 在通用视觉问答任务中表现优异,尤其在MMBench v1.1基准测试中得分高达88.2。
- STEM领域: 在科学、技术、工程和数学相关任务中同样表现出色,例如在MathVista测试中获得84.6的高分。
- 长文档与图表处理: 在处理长文档和图表的OCRBench测试中,GLM-4.5V以86.5分的优异成绩脱颖而出。
- 视觉定位: 在视觉定位任务上表现突出,RefCOCO+loc (val)测试得分为91.3。
- 空间推理: 在空间推理能力方面,GLM-4.5V在CV-Bench测试中取得87.3分的优异成绩。
- 编程能力: 在编程任务中,GLM-4.5V在Design2Code基准测试中得分82.2,展现其在代码生成和理解方面的强大能力。
- 视频理解: 在视频理解方面同样表现出色,在VideoMME (w/o sub)测试中得分74.6。
产品官网
了解更多关于GLM-4.5V的信息,请访问:
- GitHub仓库: https://github.com/zai-org/GLM-V/
- HuggingFace模型库: https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45v-68999032ddf8ecf7dcdbc102
- 技术论文: https://github.com/zai-org/GLM-V/tree/main/resources/GLM-4.5V_technical_report.pdf
- 桌面助手应用: https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App
应用场景
- 网页设计到代码的无缝转换: 开发者只需上传网页设计图,GLM-4.5V即可自动生成前端代码,极大提高开发效率。
- 智能问答系统: 用户上传图像并提出问题,模型即可根据图像内容给出准确的答案,适用于教育、智能客服等领域。
- 游戏与安防领域的应用: 在复杂场景中快速定位目标图像,为游戏开发、安防监控提供强大支持。
- 视频内容分析与摘要: 自动分析视频内容,提取关键信息,生成摘要或检测,优化视频推荐、编辑和监控。
- 图像描述生成: 为上传的图像生成精准描述文本,辅助视障人士理解图像,提升社交媒体分享体验。
常见问题
Q: 如何开始使用GLM-4.5V?
A: 访问 Z.ai 官网,注册并登录账号。在模型选择下拉框中选择GLM-4.5V,即可体验各项功能。
Q: GLM-4.5V的API调用价格是多少?
- 输入:2 元/M tokens
- 输出:6 元/M tokens
Q: GLM-4.5V的响应速度如何?
A: 达到 60-80 tokens/s。
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