GLM-4.1V-Thinking - 스마트 스펙트럼 AI의 오픈 소스 시각 언어 모델 제품군

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GLM-4.1V-Thinking이란 무엇인가요?

스마트 스펙트럼 AI에서 출시한 오픈 소스 시각 언어 모델인 GLM-4.1V-Thinking은 복잡한 인지 작업을 위해 설계되었으며 이미지, 비디오 및 문서를 포괄하는 멀티모달 입력을 지원합니다. GLM-4V 아키텍처를 기반으로 하는 이 모델은 연쇄적 사고 추론 메커니즘을 도입하고 코스 샘플링으로 학습 전략을 강화하며 모달 간 인과 추론과 안정성을 크게 향상시킵니다. GLM-4.1V-9B-Thinking의 경량 버전(GLM-4.1V-9B-Base 기본 모델 및 심층 사고 및 추론 능력을 갖춘 GLM-4.1V-9B-Thinking)은 매개 변수 수가 10B이며 28개의 권위 있는 리뷰 중 23개에서 10B 수준 모델 중 최고 점수를 획득했으며, 그중 18개는 Qwen-의 72B 매개 변수 수와 동일합니다. 2.5-VL의 72B 매개 변수 수와 동일하여 소형 모델의 우수한 성능을 충분히 입증했습니다. 이 모델은 교육 상담, 콘텐츠 제작, 지능형 상호 작용, 산업 응용 프로그램은 물론 엔터테인먼트 및 생활과 같은 다양한 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.

GLM-4.1V-Thinking의 주요 기능

강력한 시각적 이해력간단한 대상 감지, 보다 복잡한 이미지 분류 작업, 이미지에 대한 포괄적인 이해와 정답이 필요한 시각적 퀴즈 등 이미지의 다양한 콘텐츠를 정확하게 식별하고 분석할 수 있습니다.
높은 수준의 비디오 처리뛰어난 타이밍 분석 및 이벤트 로직 모델링 기능으로 동영상 이해를 위한 심층적인 동영상 입력 처리, 정확한 동영상 설명 생성 및 동영상 콘텐츠와 관련된 질문에 대한 답변을 지원합니다.
모든 기능을 갖춘 문서 구문 분석문서 내 이미지와 텍스트 콘텐츠의 동시 처리, 긴 문서 이해, 차트 및 그래프의 정확한 구문 분석, 문서 콘텐츠에 기반한 Q&A를 모두 효율적으로 지원합니다.
뛰어난 추론 능력수학 및 과학 분야에서 다단계 수학 문제 해결, 과학의 공식 이해 및 논리적 추론 등 복잡한 추론 문제를 해결하여 관련 분야의 학습 및 연구를 강력하게 지원합니다.
논리적 추론의 정확성복잡한 논리적 추론 및 인과 관계 분석을 지원하여 다단계 추론 및 논리적 판단과 같은 작업에 대응하여 사용자가 다양하고 복잡한 상황을 더 잘 이해하고 분석할 수 있도록 도와줍니다.
효율적인 교차 모드 추론시각적 정보와 언어적 정보를 유기적으로 결합하여 효율적인 교차 모드 추론, 그래픽 이해, 시각적 퀴즈 및 시각적 앵커링과 같은 작업을 완료하고 다중 모드 정보의 통합 처리를 위한 강력한 지원을 제공합니다.

GLM-4.1V-사고의 성능 이점

MM스타, MMMU-Pro, 차트큐아프로, OS월드 등 28개의 권위 있는 평가에서 GLM-4.1V-Thinking은 23개 항목에서 10B급 모델의 최고 성능에 도달했고, 18개 항목은 72B에 달하는 파라미터 수를 가진 Qwen-2.5-VL과 대등하거나 심지어 능가하는 우수한 결과를 달성하여 소형 모델의 강력한 성능을 충분히 보여주었습니다. 이는 소형 모델의 강력한 성능을 충분히 보여줍니다.

GLM-4.1V-Thinking의 공식 웹사이트 주소

GitHub 리포지토리:: https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking
허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking-6862bbfc44593a8601c2578d
arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2507.01006v1
온라인 경험 데모:: https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

GLM-4.1V-Thinking 사용 방법

API 인터페이스 사용::
- API 키 가져오기스마트 스펙트럼 AI 플랫폼에서 전용 API 키를 받으려면 앱을 만드세요: https://bigmodel.cn/注册账号.
- API 호출하기API 설명서에 따르면 HTTP 요청으로 모델 인터페이스를 호출하여 입력 데이터(예: 이미지 URL 또는 Base64로 인코딩된 데이터, 텍스트 등)를 모델에 전송하고 모델의 출력을 가져옵니다. 예를 들어 Python 코드로 호출합니다:

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)

오픈 소스 모델 사용::
- 모델 다운로드허깅 페이스 플랫폼을 방문하여 GLM-4.1V-사고하는 모델 페이지를 찾은 후 필요한 모델 파일을 다운로드하세요.
- 모델 로드다운로드한 모델을 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크로 로드합니다. 예시:

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)

- 추론 도출모델에 입력 데이터(예: 이미지 경로 또는 URL, 텍스트 등)를 전처리하여 모델의 출력을 얻습니다. 예시:

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)

온라인 경험 플랫폼 사용::
- 경험 링크에 액세스허깅 페이스 플랫폼에서 직접 GLM-4.1V-Thinking 체험 페이지를 방문하세요.
- 입력 데이터이미지 등의 데이터를 업로드하거나 웹 페이지에 텍스트를 입력합니다.
- 결과 얻기복잡한 코드 작성이나 모델 배포 없이도 '실행' 버튼을 클릭하고 모델이 처리될 때까지 기다렸다가 출력을 확인할 수 있습니다.

GLM-4.1V-사고의 핵심 이점

멀티모달 입력 지원이미지, 동영상, 문서 등 여러 입력을 지원하며 복잡한 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 다중 소스 정보를 종합적으로 처리할 수 있습니다.
강력한 추론복잡한 작업 수행 및 해석 가능성을 개선하기 위해 단계별 사고로 세부적인 추론 과정을 생성하는 연쇄적 사고 추론 메커니즘을 도입했습니다.
효과적인 교육 전략학습 난이도를 동적으로 조정하고 대규모 사전 학습과 미세 조정을 결합하여 성능과 효율성을 개선하는 코스 기반 샘플링 강화 학습 전략입니다.
뛰어난 성능10B 매개변수 수는 여러 권위 있는 리뷰에서 높은 효율성과 안정성을 입증한 소형 풋프린트 모델입니다.
오픈 소스 및 사용 편의성오픈 소스 기능은 사용의 문턱을 낮추고 다양한 사용 방법을 제공하여 개발자의 신속한 통합과 2차 개발을 용이하게 합니다.

GLM-4.1V-Thinking이 대상인 사람들

교육 상담교사 보조 수업: 학생들에게 더 풍부한 학습 자료와 더 자세한 문제 해결 단계를 제공합니다.
콘텐츠 크리에이터광고 카피라이터, 소셜 미디어 운영자, 뉴스 기자 등이 이미지와 텍스트를 결합하여 창의적인 콘텐츠를 생성하여 제작의 효율성과 품질을 개선합니다.
비즈니스 및 개발자기업은 모델을 지능형 고객 서비스 시스템에 통합하여 고객 서비스 품질을 개선하고, 멀티모달 입력을 지원하며, 사용자 요구 사항을 더 잘 이해하고, 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
산업 애플리케이션 개발금융, 의료, 산업 분야의 전문가들이 데이터 분석, 보고서 생성, 장비 모니터링 등의 업무를 수행하여 효율성과 정확성을 향상시킵니다.
(과학) 연구원연구자들은 복잡한 추론 작업을 지원하고 관련 분야의 연구를 발전시키기 위해 멀티모달 데이터의 분석 및 처리를 수행합니다.