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智谱开源GLM-4.5V:106B参数视觉推理新标杆,代码复刻、视频理解多场景实测
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AI 工具AIGC 资讯

智谱开源GLM-4.5V:106B参数视觉推理新标杆,代码复刻、视频理解多场景实测

Prompt 语宙研究院
最近更新: 2026年6月7日 下午8:22
GLM-4.5V 多模态大模型 开源模型 智谱AI 视觉推理模型
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⚡ Prompt 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点
  • 106B参数、12B激活的GLM-4.5V,定位新一代视觉推理VLM,兼顾能力与推理效率。
  • 在MMBench 88.2、MathVista 84.6、OCRBench 86.5等测试中表现突出,覆盖VQA、OCR、定位与视频理解。
  • 支持网页前端复刻、视频理解、图寻游戏等场景,并提供桌面助手、GitHub与HuggingFace资源。

💡 站外导读:随着多模态AI的浪潮席卷而来,视觉理解与推理能力正成为衡量下一代大模型智能的核心标尺。行业亟需能够深度融合文本与视觉信息、解决复杂现实场景任务的强大基座。智谱AI开源的GLM-4.5V模型应运而生,它以106B的庞大参数规模与高效的12B激活设计,在多项权威基准测试中取得领先成绩,直击开发者在前端代码生成、视频内容分析、游戏交互等具体场景中的效率与智能化痛点。

GLM-4.5V是什么

GLM-4.5V是智谱推出的最新一代视觉推理模型。模型基于106B参数规模构建,拥有12B激活能力,是目前领先的视觉语言模型(VLM)。模型在GLM-4.1V-Thinking的基础上升级而来,继承其优秀架构,结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行训练。模型在视觉理解、推理能力上表现卓越,适用网页前端复刻、grounding、图寻游戏、视频理解等场景,有望推动多模态应用的进一步发展。为帮助开发者直观体验 GLM-4.5V 的强大能力并打造专属多模态应用,团队开源了一款桌面助手应用,能实时截屏、录屏,借助 GLM-4.5V 模型处理代码辅助、视频分析、游戏解答、文档解读等多种视觉任务。

阅读目录
  • GLM-4.5V是什么
  • GLM-4.5V的主要功能
  • GLM-4.5V的技术原理
  • GLM-4.5V的性能表现
  • GLM-4.5V的项目地址
  • 如何使用GLM-4.5V
  • GLM-4.5V的API 调用价格
  • GLM-4.5V的应用场景
      • 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

GLM-4.5V

GLM-4.5V的主要功能

  • 视觉理解与推理:能理解和分析图像、视频等视觉内容,进行复杂的视觉推理任务,例如识别物体、场景、人物关系等。
  • 多模态交互:支持文本与视觉内容的融合处理,例如根据文本描述生成图像,或者根据图像生成文本描述。
  • 网页前端复刻:根据网页设计图生成前端代码,实现快速的网页开发。
  • 图寻游戏:支持基于图像的搜索和匹配任务,例如在复杂场景中找到特定目标。
  • 视频理解:支持分析视频内容,提取关键信息,进行视频摘要、事件检测等任务。
  • 跨模态生成:支持从视觉内容生成文本,或者从文本生成视觉内容,实现多模态内容的无缝转换。

GLM-4.5V的技术原理

  • 大规模预训练:模型基于106B参数的预训练架构,用海量的文本和视觉数据进行训练,学习语言和视觉的联合表示。
  • 视觉语言融合:采用Transformer架构,将文本和视觉特征进行融合,基于交叉注意力机制实现文本与视觉信息的交互。
  • 激活机制:模型设计12B激活参数,用在推理过程中动态激活相关的参数子集,提高计算效率和推理性能。
  • 结构继承与优化:继承GLM-4.1V-Thinking的优秀结构,结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行训练,进一步提升性能。
  • 多模态任务适配:基于微调和优化,模型能适应多种多模态任务,例如视觉问答、图像描述生成、视频理解等。

GLM-4.5V的性能表现

  • General VQA:GLM-4.5V在通用视觉问答任务中表现最佳,尤其在MMBench v1.1基准测试中得分高达88.2。
  • STEM:GLM-4.5V在科学、技术、工程和数学相关任务中同样领先,例如在MathVista测试中获得84.6的高分。
  • Long Document OCR & Chart:在处理长文档和图表的OCRBench测试中,GLM-4.5V以86.5分展现卓越的性能。
  • Visual Grounding:GLM-4.5V在视觉定位任务上表现突出,RefCOCO+loc (val)测试得分为91.3。
  • Spatial Reasoning:在空间推理能力方面,GLM-4.5V在CV-Bench测试中取得87.3分的优异成绩。
  • Coding:在编程任务中,GLM-4.5V在Design2Code基准测试中得分82.2,显示其在代码生成和理解方面的能力。
  • Video Understanding:GLM-4.5V在视频理解方面同样表现出色,在VideoMME (w/o sub)测试中得分74.6。

GLM-4.5V

GLM-4.5V的项目地址

  • GitHub仓库:https://github.com/zai-org/GLM-V/
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45v-68999032ddf8ecf7dcdbc102
  • 技术论文:https://github.com/zai-org/GLM-V/tree/main/resources/GLM-4.5V_technical_report.pdf
  • 桌面助手应用:https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App

如何使用GLM-4.5V

  • 注册与登录:访问 Z.ai 官网,用邮箱注册账号。完成注册后,登录账号。
  • 选择模型:在登录后,在模型选择下拉框中选择GLM-4.5V。
  • 体验功能:
    • 网页前端复刻:上传网页设计图,模型将自动生成前端代码。
    • 视觉推理:上传图像或视频,模型将进行视觉理解、物体识别、场景分析等任务。
    • 图寻游戏:上传目标图像,模型将在复杂场景中找到匹配的图像。
    • 视频理解:上传视频文件,模型将提取关键信息,生成视频摘要或事件检测结果。

GLM-4.5V的API 调用价格

  • 输入:2 元/M tokens
  • 输出:6 元/M tokens
  • 响应速度:达到 60-80 tokens/s

GLM-4.5V的应用场景

  • 网页前端复刻:上传网页设计图,模型快速生成前端代码,助力开发者高效实现网页开发。
  • 视觉问答:用户上传图像并提问,模型根据图像内容生成准确答案,可用在教育、智能客服等领域。
  • 图寻游戏:在复杂场景中快速找到目标图像,适用于安防监控、智能零售及娱乐游戏开发。
  • 视频理解:分析视频内容,提取关键信息生成摘要或检测事件,优化视频推荐、编辑及监控。
  • 图像描述生成:为上传的图像生成精准描述文本,辅助视障人士理解图像,提升社交媒体分享体验。

📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

智谱开源GLM-4.5V,绝非一次简单的模型迭代,而是国产多模态大模型向‘全能视觉推理工具’演进的关键一步。其12B的激活参数设计,巧妙地在性能与效率间取得了平衡,预示着‘大参数、小激活’将成为未来模型部署的主流范式之一。更值得关注的是,其在Coding(Design2Code)和Long Document OCR等任务上的强势表现,表明多模态能力正从‘感知’层向复杂的‘执行与生成’层深度渗透,这将直接赋能前端开发自动化、智能办公等垂直领域的生产力革命。配套桌面助手的开源,更是降低体验门槛、构建开发者生态的聪明之举。在GPT-4o、Gemini等国际巨头环伺下,GLM-4.5V以全栈开源、性能对标、场景落地的组合拳,展现了中国AI力量在核心模型层的快速追赶与创新自信。

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CODING 是一个面向软件开发团队的一站式数字化研发管理平台。其核心功能深度整合了软件开发生命周期的各个环节,
❓ 常见问题解答(FAQ)
GLM-4.5V适合做哪些多模态任务?

它适合视觉问答、图像/视频理解、OCR与图表解析、视觉定位、空间推理、网页前端复刻、图寻游戏等任务,尤其适合需要文本与视觉联合推理的应用场景。

GLM-4.5V的性能实测怎么样?

文中给出的基准表现包括:MMBench v1.1 88.2、MathVista 84.6、OCRBench 86.5、RefCOCO+loc 91.3、CV-Bench 87.3、Design2Code 82.2、VideoMME 74.6,整体覆盖面较广。

GLM-4.5V怎么使用和调用?

可通过Z.ai官网注册登录后选择GLM-4.5V体验,也可参考其GitHub、HuggingFace模型库、技术报告和桌面助手应用。API价格为输入2元/M tokens、输出6元/M tokens,响应速度约60-80 tokens/s。

📊 GLM-4.5V 与多模型基准评测对比表(AI 视觉结构化提取)

核心发现:图中显示 GLM-4.5V 在多数视觉推理与多模态基准上取得最高或接近最高分,整体表现明显领先于对比模型。

BenchmarkGLM-4.5VStep-3Qwen2.5-VLGLM-4.1VKimi-VL-2506Gemma-3
MMBench v1.188.281.1*88.085.884.480.1*
MMBench v1.1 (CN)88.381.5*86.7*84.780.7*84.8*
MMStar75.369.0*70.872.970.460.0*
BLINK (val)65.362.7*58.0*65.153.5*52.9*
MUIRBench75.375.0*62.9*74.763.8*50.3*
HallusionBench65.464.256.8*63.259.8*45.8*
ZeroBench (sub)23.423.019.5*19.216.2*17.7*
GeoBench79.772.974.3*76.048.0*57.5*
MMMU (val)75.474.270.268.064.062.0*
MMU Pro65.258.651.157.146.337.4*
🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解
12B激活设计对部署意味着什么?

它表示总参数很大,但每次推理只激活一部分参数,能在性能和成本之间取得平衡。部署时更适合做分层推理、按需路由和量化压缩,降低显存压力,同时保留较强的多模态能力。

多模态应用落地要先测什么?

先测 OCR、定位、视频时序理解和跨模态问答四类核心能力,再看前端复刻、图寻和业务检索的稳定性。真正上线前还要评估误识别率、延迟和失败回退策略,避免“看起来很强,实际不稳”。

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