106B參數直接封神！智譜GLM-4.5V開源即巔峰，42項SOTA碾壓全場，多模態一鍵秒殺

發布于 2025-8-19 07:03

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隨著AI任務的復雜性不斷增加，VLM需要具備更強的推理能力，以實現復雜問題的解決、長文本理解以及多模態交互。最近，智譜推出了GLM-4.5V。

106B參數直接封神！智譜GLM-4.5V開源即巔峰，42項SOTA碾壓全場，多模態一鍵秒殺-AI.x社區

一、項目概述

GLM-4.5V是智譜推出的最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（VLM）。它繼承了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，具備卓越的視覺理解、推理能力以及多模態交互功能，廣泛適用于網頁前端復刻、視覺問答、圖尋游戲、視頻理解等多種場景。

二、核心功能

（一）視覺理解與推理

GLM-4.5V能夠理解和分析圖像、視頻等視覺內容，進行復雜的視覺推理任務，例如識別物體、場景、人物關系等。它在視覺定位、空間推理、長文檔OCR及圖表解析等任務中表現出色，能夠處理復雜的視覺場景和多模態數據。

（二）多模態交互

該模型支持文本與視覺內容的融合處理，能夠根據文本描述生成圖像，或者根據圖像生成文本描述。這種多模態交互能力使其在教育、智能客服、娛樂等領域具有廣泛的應用前景。

（三）網頁前端復刻

GLM-4.5V可以根據網頁設計圖生成前端代碼，實現快速的網頁開發。這一功能極大地提高了開發效率，降低了開發成本，適用于需要快速迭代的網頁項目。

（四）圖尋游戲

模型支持基于圖像的搜索和匹配任務，能夠在復雜場景中快速找到特定目標。這一功能不僅適用于娛樂游戲開發，還可以應用于安防監控、智能零售等領域。

（五）視頻理解

GLM-4.5V能夠分析視頻內容，提取關鍵信息，生成視頻摘要或檢測事件。這一功能對于視頻推薦、視頻編輯以及視頻監控等場景具有重要意義。

（六）跨模態生成

模型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。這一功能為內容創作、智能寫作等領域提供了新的可能性。

三、技術原理

（一）大規模預訓練

GLM-4.5V基于106B參數的預訓練架構，使用海量的文本和視覺數據進行訓練，學習語言和視覺的聯合表示。這種大規模預訓練方法使得模型能夠理解和生成復雜的多模態內容。

（二）視覺語言融合

模型采用Transformer架構，將文本和視覺特征進行融合，基于交叉注意力機制實現文本與視覺信息的交互。這種融合方式使得模型能夠更好地理解多模態輸入，并生成準確的輸出。

（三）激活機制

GLM-4.5V設計了12B激活參數，在推理過程中動態激活相關的參數子集，提高計算效率和推理性能。這一機制使得模型在處理大規模數據時能夠保持高效的運行。

（四）結構繼承與優化

模型繼承了GLM-4.1V-Thinking的優秀結構，并結合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air進行訓練，進一步提升了性能。這種繼承與優化策略使得模型在保持穩定性的基礎上，實現了性能的顯著提升。

（五）多模態任務適配

通過微調和優化，GLM-4.5V能夠適應多種多模態任務，例如視覺問答、圖像描述生成、視頻理解等。這種適配能力使得模型在不同應用場景中都能發揮出色的表現。

四、應用場景

（一）網頁前端復刻

開發者可以上傳網頁設計圖，GLM-4.5V將自動生成前端代碼，實現快速的網頁開發。這一功能極大地提高了開發效率，降低了開發成本。

（二）視覺問答

用戶可以上傳圖像并提問，GLM-4.5V將根據圖像內容生成準確答案。這一功能可應用于教育、智能客服等領域，為用戶提供更智能的交互體驗。

（三）圖尋游戲

在復雜場景中快速找到目標圖像，適用于安防監控、智能零售及娛樂游戲開發。這一功能能夠幫助開發者實現更高效的目標檢測和匹配。

（四）視頻理解

分析視頻內容，提取關鍵信息生成摘要或檢測事件，優化視頻推薦、編輯及監控。這一功能為視頻內容的處理和分析提供了強大的支持。

五、性能表現

GLM-4.5V在多個基準測試中表現出色，以下是其主要性能指標：

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這些性能指標表明，GLM-4.5V在視覺推理、多模態交互、視頻理解等任務中均處于行業領先水平，能夠滿足多種復雜應用場景的需求。

六、快速使用

（一）環境安裝

1. 安裝依賴

對于`SGLang`和`transformers`：

clone git https://github.com/zai-org/GLM-V.git
cd GLM-V
pip install -r requirements.txt

對于`vLLM`：

pip install -U vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly
pip install transformers-v4.55.0-GLM-4.5V-preview

（二）模型部署

1. 使用`transformers`后端

CLI工具：

python trans_infer_cli.py

Gradio Web界面：

python trans_infer_gradio.py

2. 使用`vLLM`服務

vllm serve zai-org/GLM-4.5V \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --tool-call-parser glm45 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name glm-4.5v \
  --allowed-local-media-path / \
  --media-io-kwargs '{"video": {"num_frames": -1}}'

3. 使用`SGLang`服務

python3 -m sglang.launch_server --model-path zai-org/GLM-4.5V \
--tp-size 4 \
--tool-call-parser glm45 \
--reasoning-parser glm45 \
--served-model-name glm-4.5v \
--port 8000 \
--host 0.0.0.0

（三）使用桌面助手應用

智譜開源了一款桌面助手應用，支持實時截屏、錄屏，并借助GLM-4.5V模型處理代碼輔助、視頻分析、游戲解答、文檔解讀等多種視覺任務。開發者可以下載安裝包或從源代碼構建應用：

[桌面助手應用下載地址](https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App)

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七、結語

GLM-4.5V作為智譜推出的最新一代視覺推理模型，憑借其卓越的視覺理解與推理能力、強大的多模態交互功能以及高效的性能表現，為多模態應用的發展提供了強大的技術支持。無論是網頁前端開發、視覺問答、視頻理解還是圖尋游戲，GLM-4.5V都能滿足開發者在多種復雜場景下的需求。我們期待看到更多基于GLM-4.5V的創新應用誕生，推動人工智能技術的進一步發展。