智谱GLM-4.5V 视觉推理开源新突破

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GLM-4.5V是什么

GLM-4.5V是由智谱公司开发的最新一代视觉语言模型（VLM），基于106B参数规模构建，并具有12B激活能力。该模型在继承前代GLM-4.1V-Thinking架构的基础上，结合了新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行优化训练。GLM-4.5V不仅显著提升了视觉理解与推理能力，在网页前端复刻、图像定位（grounding）、图寻游戏、视频分析等多个应用场景中也展现出了卓越的性能。为了便于开发者快速上手，智谱团队还开源了一款桌面端辅助工具，支持实时截屏、录屏，并能通过GLM-4.5V模型实现代码辅助、视频分析、游戏解答和文档解读等功能。

GLM-4.5V的主要功能

视觉理解与推理：能够深入理解和分析图像、视频等视觉内容，完成复杂场景下的视觉推理任务，如物体识别、场景解析及人物关系推断。
多模态交互：支持文本与视觉信息的深度融合处理，实现根据文本生成图像或从图像生成文本描述的双向转换能力。
网页前端复刻：用户只需上传网页设计图，模型即可自动生成相应的前端代码，极大提升开发效率。
图寻游戏：在复杂场景中快速定位并匹配特定目标图像，帮助用户高效完成图像搜索任务。
视频理解：支持对视频内容进行分析，提取关键信息并生成摘要或检测视频中的重要事件。
跨模态生成：实现了从视觉内容到文本的转换，以及从文本到视觉内容的生成，推动多模态数据间的无缝衔接与转化。

GLM-4.5V的技术原理

大规模预训练：基于106B参数量的Transformer架构进行海量文本和视觉数据的联合预训练，建立统一的语言和视觉表征体系。
视觉语言融合：采用先进的交叉注意力机制，实现文本特征与视觉特征的有效交互，构建多模态信息处理框架。
动态激活机制：创新性地引入12B激活参数，在推理过程中实时选择并激活相关参数子集，显著提升计算效率和模型性能。
结构优化与继承：在保留前代优秀架构的基础上，结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air的训练经验，进一步提升了模型的整体表现。
多任务适配能力：通过灵活的微调策略和针对性优化，使模型能够快速适应不同场景下的多模态任务需求，如视觉问答、图像描述生成等。

GLM-4.5V的性能表现

通用视觉问答（General VQA）：在MMBench v1.1基准测试中取得了88.2%的优异成绩，展现出强大的视觉理解能力。
STEM领域任务：在MathVista测试中获得84.6分，在科学、技术、工程和数学相关任务中表现出色。
长文档处理与图表分析：通过OCRBench测试，模型以86.5分证明了其在复杂文档和图表解析方面的实力。
视觉定位（Visual Grounding）：在RefCOCO+loc (val)测试中得分91.3%，展现了精准的图像定位能力。
空间推理能力：CV-Bench测试中的87.3分成绩，验证了模型在复杂场景下的空间关系理解能力。
编程任务处理：Design2Code基准测试中取得82.2分，体现了模型的代码生成与理解能力。
视频理解：VideoMME (w/o sub)测试中的74.6分成绩，证明了其在多模态视频分析方面的优势。

GLM-4.5V的项目地址

GitHub仓库：访问链接
HuggingFace模型库：查看资源
技术论文：下载PDF
桌面端演示应用：体验应用

如何使用GLM-4.5V

账号注册与登录：访问Z.ai官网，使用邮箱完成注册并登录。
选择模型：在控制面板中找到并选择GLM-4.5V作为处理引擎。
功能体验：
- 网页前端复刻：上传设计图，获取自动生成的前端代码。
- 视觉推理：上传图像或视频文件，进行场景分析、物体识别等操作。
- 图寻游戏：输入目标图像，模型在复杂背景下快速匹配并定位目标。
- 视频理解：上传视频文件，获取关键信息提取和事件检测结果。