GLM-4.1V-Thinking - серия визуальных языковых моделей с открытым исходным кодом от Smart Spectrum AI

Что такое GLM-4.1V-Thinking?

GLM-4.1V-Thinking - это модель визуального языка с открытым исходным кодом, созданная компанией Smart Spectrum AI и предназначенная для решения сложных когнитивных задач. GLM-4.1V-Thinking поддерживает мультимодальные входные данные, включая изображения, видео и документы. Основанная на архитектуре GLM-4V, модель внедряет механизм рассуждений по цепочке, усиливает стратегии обучения с помощью выборки курса, а также значительно улучшает кросс-модальные причинно-следственные рассуждения и стабильность. Облегченная версия GLM-4.1V-9B-Thinking (базовая модель GLM-4.1V-9B-Base и GLM-4.1V-9B-Thinking с глубоким мышлением и способностью рассуждать) имеет 10B количество параметров и получила лучшую оценку среди моделей уровня 10B в 23 из 28 авторитетных обзоров, 18 из которых равны 72B количеству параметров Qwen- 2.5-VL, что полностью подтверждает превосходные характеристики малогабаритной модели. Модель имеет широкие перспективы применения в различных областях, таких как консультирование в сфере образования, создание контента, интеллектуальное взаимодействие, промышленные приложения, а также развлечения и жизнь.

Ключевые особенности GLM-4.1V-Thinking

• Сильное визуальное восприятие: Точная идентификация и анализ широкого спектра содержимого изображений, включая простое обнаружение целей, более сложные задачи классификации изображений или визуальные викторины, требующие всестороннего понимания изображения и ответов на вопросы.
• Высокий уровень обработки видео: Отличные возможности временного анализа и моделирования логики событий для поддержки углубленной обработки входных видеоданных для понимания видео, создания точных описаний видео и ответов на вопросы, связанные с видеоконтентом.
• Полнофункциональный синтаксический анализ документовОн поддерживает одновременную обработку изображений и текстового содержимого документов, длительное восприятие документов, точный разбор диаграмм и графиков, а также вопросы и ответы на основе содержимого документов - и все это с высокой эффективностью.
• Отличные навыки рассуждения: В математике и естественных науках решение сложных задач, включая решение многоэтапных задач в математике, понимание формул и логические рассуждения в естественных науках, обеспечивая надежную поддержку в обучении и исследованиях по смежным дисциплинам.
• Логические рассуждения точны: Поддержка сложных логических рассуждений и причинно-следственного анализа, решение таких задач, как многоступенчатые рассуждения и логические суждения, помогая пользователям лучше понимать и анализировать широкий спектр сложных ситуаций.
• Межмодальные рассуждения эффективны: Органичное объединение визуальной и вербальной информации для эффективного кросс-модального рассуждения, выполнения таких задач, как графическое понимание, визуальный опрос и визуальное закрепление, а также мощная поддержка для интегрированной обработки мультимодальной информации.

Преимущества производительности GLM-4.1V-Thinking

В 28 авторитетных оценках, таких как MMStar, MMMU-Pro, ChartQAPro, OSWorld и т.д., GLM-4.1V-Thinking показал отличные результаты, из которых 23 позиции достигли лучших показателей среди моделей класса 10B, а 18 позиций находятся на одном уровне или даже превосходят Qwen-2.5-VL, количество параметров которого достигает 72B, что полностью демонстрирует мощную производительность моделей небольшого объема. Это в полной мере демонстрирует мощную производительность небольшой модели.

Адрес официального сайта GLM-4.1V-Thinking

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking-6862bbfc44593a8601c2578d
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.01006v1
• Демонстрация опыта работы в режиме онлайн:: https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

Как использовать GLM-4.1V-Thinking

• Использование интерфейса API::
  • Получить ключ API: Создайте приложение, чтобы получить эксклюзивный ключ API на платформе Smart Spectrum AI: https://bigmodel.cn/注册账号.
  • Вызов API: Согласно документации API, вызовите интерфейс модели с помощью HTTP-запроса, чтобы отправить модели входные данные (например, URL-адреса изображений или Base64-кодированные данные, текст и т. д.) и получить выходные данные модели. Например, вызов с помощью кода Python:

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)

• Использование модели с открытым исходным кодом::
  • Скачать модели: Посетите платформу Hugging Face, найдите страницу GLM-4.1V-Thinking Models и загрузите необходимые файлы моделей.
  • Модели для погрузки: Загрузите загруженную модель с помощью фреймворка глубокого обучения, например PyTorch. Пример:

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)

• • делать выводы: Предварительная обработка входных данных (например, путей к изображениям или URL-адресов, текста и т. д.) в модели и получение выходных данных модели. Пример:

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)

• Использование онлайн-платформы для получения опыта::
  • Ссылки на опыт доступа: Посетите страницу опыта GLM-4.1V-Thinking прямо на платформе Hugging Face.
  • исходные данные: Загрузка данных, например изображений, или ввод текста на веб-странице.
  • Получение результатовНажмите кнопку "Запустить", дождитесь обработки модели и просмотрите результаты, без необходимости написания сложного кода и развертывания модели.

Основные преимущества GLM-4.1V-Thinking

• Поддержка мультимодального ввода: Поддерживает множество входных данных, таких как изображения, видео, документы и т.д., и способен комплексно обрабатывать информацию из нескольких источников для решения сложных задач.
• Сильные рассуждения: Внедрение механизма рассуждений по цепочке, который генерирует детальный процесс рассуждений с пошаговым мышлением для улучшения выполнения сложных задач и их интерпретации.
• Эффективные стратегии обучения: Стратегия обучения с подкреплением на основе выборки курса, которая динамически регулирует сложность обучения и сочетает масштабное предварительное обучение с тонкой настройкой для повышения производительности и эффективности.
• Отличная производительностьМодель 10B с небольшими параметрами занимает мало места и отлично зарекомендовала себя во многих авторитетных обзорах, демонстрируя высокую эффективность и стабильность.
• Открытый исходный код и простота использования: Функция открытого исходного кода снижает порог использования и предоставляет множество способов применения, что облегчает разработчикам быструю интеграцию и двойное развитие.

Люди, для которых предназначено GLM-4.1V-Thinking

• Консультации по вопросам образования: Обучение с помощью учителя, предоставляющее учащимся более богатые учебные ресурсы и более подробные шаги по решению проблем.
• создатель контентаРекламные копирайтеры, операторы социальных сетей, новостные репортеры и другие люди создают креативный контент, комбинируя изображения и текст, чтобы повысить эффективность и качество работы.
• Предприятия и разработчики: Предприятия интегрируют модели в интеллектуальные системы обслуживания клиентов для повышения качества обслуживания, поддержки мультимодального ввода данных, лучшего понимания потребностей пользователей и предоставления точных ответов.
• Разработка промышленных приложений: Специалисты в области финансов, здравоохранения и промышленности выполняют такие задачи, как анализ данных, составление отчетов и мониторинг оборудования для повышения эффективности и точности.
• (научный) исследователь: Исследователи выполняют анализ и обработку мультимодальных данных для поддержки сложных задач рассуждения и продвижения исследований в смежных областях.