GLM-4.5V – 智譜推出的最新一代視覺推理模型
GLM-4.5V是智譜AI推出的新一代視覺推理模型,基于106B參數規模構建,擁有12B激活能力,是目前領先的視覺語言模型。它在視覺理解、推理能力上表現卓越,適用于網頁前端復刻、圖尋游戲、視頻理解等場景。
GLM-4.5V:開啟多模態AI新篇章
您是否曾夢想過,只需一張網頁設計圖,就能瞬間生成前端代碼?或者,讓AI精準分析視頻內容,提取關鍵信息?現在,這一切不再是幻想。智譜AI傾力打造的GLM-4.5V,正以其強大的視覺推理能力,引領多模態AI應用的新潮流。
核心功能一覽
- 深度視覺理解與推理: 能夠深入理解圖像、視頻等視覺內容,執行復雜的視覺推理任務,例如識別物體、分析場景、理解人物關系等。
- 多模態無縫交互: 支持文本與視覺內容的融合處理,可以根據文本描述生成圖像,或根據圖像生成文本描述,實現跨模態信息的轉換。
- 網頁前端代碼生成: 輕松將網頁設計圖轉化為可用的前端代碼,加速網頁開發流程。
- 智能圖尋游戲: 支持在復雜場景中搜索和定位特定目標,為游戲開發、安防監控等領域提供強大支持。
- 視頻內容智能分析: 深度解析視頻內容,提取關鍵信息,實現視頻摘要、檢測等功能。
- 跨模態內容生成: 支持從視覺內容生成文本,或者從文本生成視覺內容,實現多模態內容的無縫轉換。
技術亮點
- 大規模預訓練: 基于106B參數的預訓練架構,通過海量的文本和視覺數據進行訓練,從而學言和視覺的聯合表示。
- 視覺語言深度融合: 采用Transformer架構,融合文本和視覺特征,通過交叉注意力機制實現文本與視覺信息的深度交互。
- 高效激活機制: 模型設計12B激活參數,在推理過程中動態激活相關的參數子集,從而提高計算效率和推理性能。
- 架構繼承與優化: 繼承GLM-4.1V-Thinking的優秀架構,并結合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air進行訓練,進一步提升模型性能。
- 多任務靈活適配: 通過微調和優化,模型能適應多種多模態任務,如視覺問答、圖像描述生成、視頻理解等。
卓越性能表現
GLM-4.5V在各項基準測試中均展現出卓越的性能:
- 通用視覺問答: 在通用視覺問答任務中表現優異,尤其在MMBench v1.1基準測試中得分高達88.2。
- STEM領域: 在科學、技術、工程和數學相關任務中同樣表現出色,例如在MathVista測試中獲得84.6的高分。
- 長文檔與圖表處理: 在處理長文檔和圖表的OCRBench測試中,GLM-4.5V以86.5分的優異成績脫穎而出。
- 視覺定位: 在視覺定位任務上表現突出,RefCOCO+loc (val)測試得分為91.3。
- 空間推理: 在空間推理能力方面,GLM-4.5V在CV-Bench測試中取得87.3分的優異成績。
- 編程能力: 在編程任務中,GLM-4.5V在Design2Code基準測試中得分82.2,展現其在代碼生成和理解方面的強大能力。
- 視頻理解: 在視頻理解方面同樣表現出色,在VideoMME (w/o sub)測試中得分74.6。
產品官網
了解更多關于GLM-4.5V的信息,請訪問:
- GitHub倉庫: https://github.com/zai-org/GLM-V/
- HuggingFace模型庫: https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45v-68999032ddf8ecf7dcdbc102
- 技術論文: https://github.com/zai-org/GLM-V/tree/main/resources/GLM-4.5V_technical_report.pdf
- 桌面助手應用: https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App
應用場景
- 網頁設計到代碼的無縫轉換: 開發者只需上傳網頁設計圖,GLM-4.5V即可自動生成前端代碼,極大提高開發效率。
- 智能問答系統: 用戶上傳圖像并提出問題,模型即可根據圖像內容給出準確的答案,適用于教育、智能客服等領域。
- 游戲與安防領域的應用: 在復雜場景中快速定位目標圖像,為游戲開發、安防監控提供強大支持。
- 視頻內容分析與摘要: 自動分析視頻內容,提取關鍵信息,生成摘要或檢測,優化視頻推薦、編輯和監控。
- 圖像描述生成: 為上傳的圖像生成精準描述文本,輔助視障人士理解圖像,提升社交媒體分享體驗。
常見問題
Q: 如何開始使用GLM-4.5V?
A: 訪問 Z.ai 官網,注冊并登錄賬號。在模型選擇下拉框中選擇GLM-4.5V,即可體驗各項功能。
Q: GLM-4.5V的API調用價格是多少?
- 輸入:2 元/M tokens
- 輸出:6 元/M tokens
Q: GLM-4.5V的響應速度如何?
A: 達到 60-80 tokens/s。
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