智谱AI开源GLM-4.5V：多模态推理能力全面升级，64K上下文解析长文档 原创

在AI界，视觉与语言的融合一直被视为迈向通用人工智能的重要一步。最近智谱AI正式开源了最新一代多模态模型——GLM-4.5V，并将其MIT协议开放给全球开发者。 这不仅是一次性能升级，更是一次能力版图的拓展，让多模态AI真正走向可落地、可规模化的应用阶段。

全能的视觉推理能力

GLM-4.5V的核心，是在复杂视觉场景中做出精准、上下文关联的理解。

• 图像推理：能同时分析多张图片，理解其中的空间布局和元素关系，例如识别工业产品瑕疵、根据地理特征推断位置，甚至跨图像进行情境推理。
• 视频理解：内置3D卷积视觉编码器，可处理长视频，自动分段、识别细微事件，适用于影视分镜、体育分析、安防回放等场景。
• 空间推理：创新引入3D-RoPE（旋转位置编码），提升三维空间感知能力，对AR/VR、机器人视觉等尤为关键。

从GUI到RPA：多模态Agent的新玩法

GLM-4.5V不仅看得懂图片和视频，还能“看懂”屏幕。

• 界面阅读与图标识别：识别桌面或应用界面元素，精确定位按钮、菜单、图标，为RPA自动化和无障碍辅助提供技术基础。
• 桌面操作规划：基于视觉理解生成操作步骤，帮用户完成复杂的软件导航和批量任务。

这意味着，未来数字助理不仅能“听你说”，还可以“看你做”，并主动接手你的操作。

复杂图表与长文档解析

信息密集型行业（如金融、科研、法律）一直是多模态AI落地的难点，而GLM-4.5V在这方面的突破尤为显著。

• 图表解析：可从PDF、PPT中的复杂图表中提取结论与结构化数据，即便信息密度极高也能高效分析。
• 长文档理解：支持64K多模态上下文，一次性解析带有大量图片的长文档，生成摘要或结构化输出，非常适合商业情报、合规审查等任务。

精准定位与视觉锚定

不同于传统依赖像素匹配的检测，GLM-4.5V结合世界知识与语义理解，能更准确地在图像中定位目标。 这为质量检测、增强现实、零售视觉分析等领域带来了高精度的自动化能力。

高效架构与推理模式切换

在技术底层，GLM-4.5V采用混合专家（MoE）架构，总参数量高达1060亿，但推理时只激活120亿，兼顾精度与推理成本。 此外，还引入了推理模式切换（Thinking Mode）：

• ON模式：深度逐步推理，适合逻辑复杂、链路长的任务；
• OFF模式：快速直达答案，用于简单问答或信息检索。

这种“可调推理深度”的设计，赋予了用户在速度与严谨性之间的自主选择权。

实测表现与落地案例

• 性能成绩单：在41-42个公开多模态基准测试（如MMBench、AI2D、MathVista等）上，GLM-4.5V均取得SOTA表现，部分项目甚至超越部分商用闭源模型。
• 真实应用：从制造业的缺陷检测、到金融报告自动分析，再到无障碍阅读工具，企业与研究机构已经在多领域验证了其可行性与商业价值。

为什么这次开源意义重大？

过去，具备如此多模态推理能力的模型，大多被锁在商业API背后。智谱AI选择用MIT协议开放源码，意味着全球开发者和企业可以零门槛接入、部署和定制这一能力。 这不仅降低了技术门槛，也可能在未来催生出新一波多模态AI的创新应用。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯