GLM-4.5V是什么
glm-4.5v 是由智谱ai最新发布的视觉推理大模型。该模型构建于106b参数规模之上，具备12b激活参数能力，是当前领先的视觉语言模型（vlm）之一。作为glm-4.1v-thinking的升级版本，它继承了前代优秀的架构设计，并融合新一代文本基座模型glm-4.5-air进行联合训练。在视觉理解与复杂推理方面表现突出，广泛适用于网页前端还原、视觉定位、图像搜索游戏、视频内容分析等多类场景，有望加速多模态技术的落地应用。为方便开发者直观体验其强大能力并构建个性化多模态应用，官方同步开源了一款桌面助手工具，支持实时截屏与录屏功能，结合glm-4.5v模型可完成代码辅助生成、视频内容解析、游戏策略建议、文档内容解读等多种视觉任务。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
GLM-4.5V的主要功能
-
视觉理解与深度推理：能够解析图像和视频内容，执行复杂的视觉推理，如识别物体、判断场景、分析人物关系等。
-
多模态交互能力：支持文本与视觉信息的双向融合处理，例如根据文字生成图像描述，或依据图像生成对应文本。
-
网页前端还原：通过输入网页设计图，自动输出可运行的前端代码，显著提升网页开发效率。
-
图像搜索游戏支持：可在复杂图像环境中完成目标查找与匹配任务，适用于“找不同”或“寻物”类游戏场景。
-
视频内容理解：具备对视频流的分析能力，能提取关键帧信息、生成摘要、检测事件发生时间点等。
-
跨模态内容生成：实现从图像到文本、或从文本到图像的无缝转换，推动多模态内容创作的发展。
GLM-4.5V的技术原理
-
大规模预训练架构：基于106B参数量的模型底座，利用海量图文对数据进行预训练，学习语言与视觉的统一表征。
-
视觉语言融合机制：采用Transformer结构，通过交叉注意力模块实现文本与图像特征的深度融合与交互。
-
高效激活策略：引入12B激活参数机制，在推理过程中动态激活关键参数子集，兼顾性能与计算效率。
-
架构延续与增强：继承自GLM-4.1V-Thinking的成熟结构，结合更先进的GLM-4.5-Air文本模型进行端到端优化训练。
-
多任务适配能力：通过任务微调与结构优化，使模型能高效应对视觉问答、图像描述、视频理解等多种下游任务。
GLM-4.5V的性能表现
-
通用视觉问答（General VQA）：在MMBench v1.1基准测试中取得88.2的高分，处于行业领先水平。
-
STEM领域任务：在MathVista测试中得分达84.6，展现出强大的科学与数学图像理解能力。
-
长文档与图表识别（OCR & Chart）：于OCRBench测试中获得86.5分，体现其在复杂文档处理中的卓越性能。
-
视觉定位能力（Visual Grounding）：在RefCOCO+loc (val)任务中达到91.3的准确率，精准定位图像中的指定对象。
-
空间推理能力：CV-Bench测试得分为87.3，表明其在空间关系理解方面具有优异表现。
-
编程与代码生成：在Design2Code基准上得分82.2，验证其在UI转代码任务中的实用价值。
-
视频理解能力：在VideoMME（无字幕）测试中得分74.6，显示其强大的视频语义解析能力。
GLM-4.5V的项目地址
如何使用GLM-4.5V
-
注册与登录：前往 Z.ai 官方网站，使用邮箱完成注册并登录账户。
-
选择模型版本：登录后，在模型选择下拉菜单中选定GLM-4.5V。
-
体验核心功能：
-
网页前端还原：上传网页设计截图，模型将自动生成HTML/CSS/JS代码。
-
视觉推理任务：上传图片或视频，模型将进行内容解析、对象识别与场景理解。
-
图寻游戏辅助：上传目标图像，模型可在复杂背景中定位相似区域或目标。
-
视频内容分析：上传视频文件，模型将提取关键信息并生成摘要或事件报告。
GLM-4.5V的API调用价格
-
输入价格：2 元 / 百万tokens
-
输出价格：6 元 / 百万tokens
-
响应速度：可达 60–80 tokens/秒，满足实时交互需求
GLM-4.5V的应用场景
-
网页前端快速开发：上传UI设计图即可获得前端代码，大幅提升开发效率。
-
智能视觉问答系统：用户上传图片并提问，模型返回基于图像内容的精确回答，适用于教育辅导、客服机器人等场景。
-
图像搜索与定位应用：在监控画面或零售场景中快速识别目标图像，助力安防与智能零售。
-
视频内容智能分析：用于视频平台的内容摘要生成、事件检测、推荐优化及自动剪辑。
-
图像描述生成服务：为图像生成详细文字描述，帮助视障人士获取视觉信息，也适用于社交媒体内容增强。
以上就是GLM-4.5V— 智谱开源的最新一代视觉推理模型的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
广告
992
收藏
