106B参数直接封神！智谱GLM-4.5V开源即巅峰，42项SOTA碾压全场，多模态一键秒杀

发布于 2025-8-19 07:03

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随着AI任务的复杂性不断增加，VLM需要具备更强的推理能力，以实现复杂问题的解决、长文本理解以及多模态交互。最近，智谱推出了GLM-4.5V。

106B参数直接封神！智谱GLM-4.5V开源即巅峰，42项SOTA碾压全场，多模态一键秒杀-AI.x社区

一、项目概述

GLM-4.5V是智谱推出的最新一代视觉推理模型，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）。它继承了GLM-4.1V-Thinking的优秀架构，并结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行训练，具备卓越的视觉理解、推理能力以及多模态交互功能，广泛适用于网页前端复刻、视觉问答、图寻游戏、视频理解等多种场景。

二、核心功能

（一）视觉理解与推理

GLM-4.5V能够理解和分析图像、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。它在视觉定位、空间推理、长文档OCR及图表解析等任务中表现出色，能够处理复杂的视觉场景和多模态数据。

（二）多模态交互

该模型支持文本与视觉内容的融合处理，能够根据文本描述生成图像，或者根据图像生成文本描述。这种多模态交互能力使其在教育、智能客服、娱乐等领域具有广泛的应用前景。

（三）网页前端复刻

GLM-4.5V可以根据网页设计图生成前端代码，实现快速的网页开发。这一功能极大地提高了开发效率，降低了开发成本，适用于需要快速迭代的网页项目。

（四）图寻游戏

模型支持基于图像的搜索和匹配任务，能够在复杂场景中快速找到特定目标。这一功能不仅适用于娱乐游戏开发，还可以应用于安防监控、智能零售等领域。

（五）视频理解

GLM-4.5V能够分析视频内容，提取关键信息，生成视频摘要或检测事件。这一功能对于视频推荐、视频编辑以及视频监控等场景具有重要意义。

（六）跨模态生成

模型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。这一功能为内容创作、智能写作等领域提供了新的可能性。

三、技术原理

（一）大规模预训练

GLM-4.5V基于106B参数的预训练架构，使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。这种大规模预训练方法使得模型能够理解和生成复杂的多模态内容。

（二）视觉语言融合

模型采用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。这种融合方式使得模型能够更好地理解多模态输入，并生成准确的输出。

（三）激活机制

GLM-4.5V设计了12B激活参数，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。这一机制使得模型在处理大规模数据时能够保持高效的运行。

（四）结构继承与优化

模型继承了GLM-4.1V-Thinking的优秀结构，并结合新一代文本基座模型GLM-4.5-Air进行训练，进一步提升了性能。这种继承与优化策略使得模型在保持稳定性的基础上，实现了性能的显著提升。

（五）多模态任务适配

通过微调和优化，GLM-4.5V能够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。这种适配能力使得模型在不同应用场景中都能发挥出色的表现。

四、应用场景

（一）网页前端复刻

开发者可以上传网页设计图，GLM-4.5V将自动生成前端代码，实现快速的网页开发。这一功能极大地提高了开发效率，降低了开发成本。

（二）视觉问答

用户可以上传图像并提问，GLM-4.5V将根据图像内容生成准确答案。这一功能可应用于教育、智能客服等领域，为用户提供更智能的交互体验。

（三）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。这一功能能够帮助开发者实现更高效的目标检测和匹配。

（四）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。这一功能为视频内容的处理和分析提供了强大的支持。

五、性能表现

GLM-4.5V在多个基准测试中表现出色，以下是其主要性能指标：

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这些性能指标表明，GLM-4.5V在视觉推理、多模态交互、视频理解等任务中均处于行业领先水平，能够满足多种复杂应用场景的需求。

六、快速使用

（一）环境安装

1. 安装依赖

对于`SGLang`和`transformers`：

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

对于`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`服务

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`服务

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）使用桌面助手应用

智谱开源了一款桌面助手应用，支持实时截屏、录屏，并借助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。开发者可以下载安装包或从源代码构建应用：

[桌面助手应用下载地址](https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App)

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七、结语

GLM-4.5V作为智谱推出的最新一代视觉推理模型，凭借其卓越的视觉理解与推理能力、强大的多模态交互功能以及高效的性能表现，为多模态应用的发展提供了强大的技术支持。无论是网页前端开发、视觉问答、视频理解还是图寻游戏，GLM-4.5V都能满足开发者在多种复杂场景下的需求。我们期待看到更多基于GLM-4.5V的创新应用诞生，推动人工智能技术的进一步发展。