GLM-4.1V-Thinking - Smart Spectrum AIによるオープンソース視覚言語モデルシリーズ

GLM-4.1V-Thinkingとは？

GLM-4.1V-Thinkingは、Smart Spectrum AIが発表したオープンソースの視覚言語モデルで、複雑な認知タスクのために設計されています。 GLM-4.1V-Thinkingは、画像、ビデオ、文書などのマルチモーダル入力をサポートしています。GLM-4Vアーキテクチャに基づき、思考連鎖型推論メカニズムを導入し、コースサンプリングで学習戦略を強化し、クロスモーダルな因果推論と安定性を大幅に強化します。GLM-4.1V-9B-Thinkingの軽量版（GLM-4.1V-9B-BaseモデルとGLM-4.1V-9B-Thinkingに深い思考と推論能力を加えたモデル）は10Bのパラメータ数を持ち、28件の権威あるレビューのうち23件で10Bレベルのモデルのベストスコアを獲得し、そのうち18件はQwen-2.5-VLの72Bのパラメータ数と同等である。2.5-VLは、小型モデルの優れた性能を完全に実証している。このモデルは、教育カウンセリング、コンテンツ作成、知的対話、産業応用、娯楽や生活など様々な分野での応用が期待されている。

GLM-4.1V-Thinkingの主な特長

強い視覚的理解力簡単なターゲット検出から、より複雑な画像分類タスク、画像の包括的な理解と質問への回答が必要なビジュアルクイズなど、画像内のさまざまなコンテンツを正確に識別および分析します。
高度な映像処理優れたタイミング解析とイベントロジックモデリング機能により、映像理解のための映像入力の詳細な処理をサポートし、正確な映像説明を生成し、映像コンテンツに関連する質問に回答します。
フル機能のドキュメント解析文書中の画像とテキストコンテンツの同時処理、長文文書の理解、図表の正確な解析、文書内容に基づくQ&Aなど、効率的な処理をサポートする。
優れた推理力数学と科学において、多段階の数学の問題解決、数式理解、科学における論理的推論など、複雑な推論問題を解くことで、関連分野の学習や研究を強力にサポートする。
論理的推論は正確である複雑な論理的推論や原因分析をサポートし、多段階の推論や論理的判断などのタスクに対応し、ユーザーが複雑な状況を幅広く理解・分析できるよう支援します。
クロスモーダルな推論は効率的視覚情報と言語情報を有機的に組み合わせることで、クロスモーダルな推論を効率的に行い、図形理解、視覚クイズ、視覚アンカリングなどのタスクをこなし、マルチモーダルな情報の統合処理を強力にサポートする。

GLM-4.1V-Thinkingの性能上の利点

MMStar、MMMU-Pro、ChartQAPro、OSWorldなど28の権威ある評価において、GLM-4.1V-Thinkingは優れた成績を収め、そのうち23項目は10Bクラスのモデルの最高性能に達し、18項目は72Bという高いパラメータ数を持つQwen-2.5-VLと同等かそれ以上の性能を示し、小容量モデルの強力な性能を十分に実証しています。これは、小容量モデルの強力な性能を十分に示している。

GLM-4.1V-Thinkingの公式サイトアドレス

GitHubリポジトリ:: https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking-6862bbfc44593a8601c2578d
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2507.01006v1
オンライン体験デモ:: https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

GLM-4.1V-Thinkingの使い方

APIインターフェースの使用法::
- APIキーの取得アプリを作成し、Smart Spectrum AIプラットフォームで専用のAPIキーを取得する。https://bigmodel.cn/注册账号.
- APIの呼び出しAPIドキュメントに従って、HTTPリクエストでモデル・インターフェースを呼び出し、入力データ（画像のURLやBase64エンコードされたデータ、テキストなど）をモデルに送信し、モデルの出力を取得する。例えば、Pythonコードで呼び出します：

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)

オープンソースモデルの使用::
- ダウンロードモデルHugging Faceプラットフォームで、GLM-4.1V-Thinking Modelsのページを見つけ、必要なモデルファイルをダウンロードしてください。
- 積載モデルダウンロードしたモデルをPyTorchなどのディープラーニングフレームワークで読み込む。例

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)

- 推論する入力データ（画像パスやURL、テキストなど）をモデルに前処理し、モデルの出力を得る。例

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)

オンライン体験プラットフォームの利用::
- アクセス体験リンクGLM-4.1V-Thinkingの体験ページは、Hugging Faceプラットフォームから直接ご覧いただけます。
- 入力データウェブページに画像などのデータをアップロードしたり、テキストを入力することができます。
- 結果を出す実行」ボタンをクリックし、モデルが処理するのを待ち、複雑なコードを書いたりモデルをデプロイしたりすることなく、出力を見ることができます。

GLM-4.1V-Thinkingの主な利点

マルチモーダル入力サポート画像、動画、文書など複数の入力に対応し、複数のソース情報を総合的に処理することで、複雑なタスクのニーズに応えます。
強い推論複雑なタスクのパフォーマンスと解釈可能性を向上させるために、ステップバイステップで詳細な推論プロセスを生成する思考連鎖型推論メカニズムを導入。
効果的なトレーニング戦略訓練難易度を動的に調整し、大規模な事前訓練と微調整を組み合わせて性能と効率を向上させる、コースベースのサンプリング強化学習戦略。
優れたパフォーマンス10Bパラメータ・カウントは、多くの権威あるレビューで高い効率と安定性を示し、優れた小型モデルである。
オープンソースと使いやすさオープンソースの特徴は、利用の敷居を低くし、複数の利用方法を提供することで、開発者による迅速な統合や二次開発を容易にする。

GLM-4.1V-Thinkingの対象者

教育カウンセリング教師支援型インストラクション。生徒により豊富な学習リソースと、より詳細な問題解決ステップを提供。
コンテンツクリエーター広告コピーライター、ソーシャルメディア運営者、報道記者などが、画像とテキストを組み合わせてクリエイティブなコンテンツを生成し、制作の効率と質を向上させる。
企業およびデベロッパー顧客サービスの質を向上させ、マルチモーダル入力をサポートし、ユーザーのニーズをよりよく理解し、正確な回答を提供するために、企業はインテリジェントな顧客サービスシステムにモデルを統合する。
業界アプリケーション開発金融、医療、産業のプロフェッショナルは、データ分析、レポート作成、機器監視などの業務を行い、効率性と正確性を向上させる。
(研究者研究者は、複雑な推論タスクをサポートし、関連分野の研究を促進するために、マルチモーダルデータの分析と処理を実行します。