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GLM-4.1V-9B-Thinking標(biāo)志著GLM系列視覺(jué)模型實(shí)現(xiàn)從感知走向認(rèn)知的關(guān)鍵躍遷。

據(jù)IPO早知道消息，GLM-4.1V-9B-Thinking憑借9B的模型尺寸，日前成功登頂HuggingFace Trending第一。

作為一款支持圖像、視頻、文檔等多模態(tài)輸入的通用推理型大模型，GLM-4.1V-Thinking專為復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)設(shè)計(jì)。它在 GLM-4V 架構(gòu)基礎(chǔ)上引入“思維鏈推理機(jī)制（Chain-of-Thought Reasoning）”，采用“課程采樣強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略（RLCS, Reinforcement Learning with Curriculum Sampling）”，系統(tǒng)性提升模型跨模態(tài)因果推理能力與穩(wěn)定性。

其輕量版 GLM-4.1V-9B-Thinking 模型參數(shù)控制在10B級(jí)別，在兼顧部署效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)性能突破。該模型在MMStar、MMMU-Pro、ChartQAPro、OSWorld 等28項(xiàng)權(quán)威評(píng)測(cè)中，有23項(xiàng)達(dá)成10B級(jí)模型的最佳成績(jī)，其中18項(xiàng)更是持平或超越參數(shù)量高達(dá)72B的Qwen-2.5-VL，充分展現(xiàn)了小體積模型的極限性能潛力。

通過(guò)有效的混合訓(xùn)練，GLM-4.1V-9B-Thinking融合了豐富的多模態(tài)模型能力，包括但不限于：

視頻理解：能夠解析最長(zhǎng)兩小時(shí)的視頻內(nèi)容，通過(guò)推理對(duì)視頻中的時(shí)間、人物、事件和邏輯關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確分析；

圖像問(wèn)答：對(duì)圖像中的內(nèi)容進(jìn)行深入分析和解答，具備較強(qiáng)的邏輯能力和世界知識(shí)；

學(xué)科解題：支持對(duì)數(shù)學(xué)、物理、生物、化學(xué)等學(xué)科問(wèn)題的看圖解題，通過(guò)推理給出詳細(xì)的思考過(guò)程；

文字識(shí)別：對(duì)圖片和視頻中的文字和圖表內(nèi)容進(jìn)行準(zhǔn)確抽取和結(jié)構(gòu)化輸出；

文檔解讀：對(duì)金融、政務(wù)、教育等領(lǐng)域的文檔內(nèi)容進(jìn)行準(zhǔn)確的原生理解、抽取、提煉和問(wèn)答；

Grounding：識(shí)別圖片中的特定區(qū)域并抽取坐標(biāo)位置，支持各種需要定位信息的下游任務(wù)；

GUI Agent：識(shí)別網(wǎng)頁(yè)、電腦屏幕、手機(jī)屏幕等交互界面元素，支持點(diǎn)擊、滑動(dòng)等指令執(zhí)行能力；

代碼生成：能夠基于輸入的圖片文字內(nèi)容自動(dòng)編寫(xiě)前端代碼，看圖寫(xiě)網(wǎng)頁(yè)。

某種程度上而言，GLM-4.1V-9B-Thinking標(biāo)志著GLM系列視覺(jué)模型實(shí)現(xiàn)從感知走向認(rèn)知的關(guān)鍵躍遷。

本文為IPO早知道原創(chuàng)

作者｜Stone Jin

本文來(lái)源：IPO早知道