From 06910fdafb47f4ea4a94b1082abfbe4e8044057c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zRzRzRzRzRzRzR <2448370773@qq.com>
Date: Sat, 25 Oct 2025 21:28:01 +0800
Subject: [PATCH] update for new format config of transformers lib / sglang lib
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1 file changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-)
diff --git a/README.md b/README.md
index b70c5b3..cd7cef7 100644
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@@ -5,12 +5,12 @@ license: mit
# GLM-4.1V-9B-Thinking
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📖 查看 GLM-4.1V-9B-Thinking 论文 。
- 💡 立即在线体验 Hugging Face 或 ModelScope 上的 GLM-4.1V-9B-Thinking。
+ 💡 立即在线体验 Hugging Face 或 ModelScope 上的 GLM-4.1V-9B-Thinking。
📍 在 智谱大模型开放平台 使用 GLM-4.1V-9B-Thinking 的API服务。
@@ -20,12 +20,12 @@ license: mit
视觉语言大模型(VLM)已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂,VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外,
逐渐增强复杂任务中的推理能力,提升自身的准确性、全面性和智能化程度,使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。
-基于 [GLM-4-9B-0414](https://github.com/THUDM/GLM-4) 基座模型,我们推出新版VLM开源模型 **GLM-4.1V-9B-Thinking**
+基于 [GLM-4-9B-0414](https://github.com/zai-org/GLM-4) 基座模型,我们推出新版VLM开源模型 **GLM-4.1V-9B-Thinking**
,引入思考范式,通过课程采样强化学习 RLCS(Reinforcement Learning with Curriculum Sampling)全面提升模型能力,
达到 10B 参数级别的视觉语言模型的最强性能,在18个榜单任务中持平甚至超过8倍参数量的 Qwen-2.5-VL-72B。
我们同步开源基座模型 **GLM-4.1V-9B-Base**,希望能够帮助更多研究者探索视觉语言模型的能力边界。
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与上一代的 CogVLM2 及 GLM-4V 系列模型相比,**GLM-4.1V-Thinking** 有如下改进:
@@ -39,13 +39,13 @@ license: mit
GLM-4.1V-9B-Thinking 通过引入「思维链」(Chain-of-Thought)推理机制,在回答准确性、内容丰富度与可解释性方面,
全面超越传统的非推理式视觉模型。在28项评测任务中有23项达到10B级别模型最佳,甚至有18项任务超过8倍参数量的Qwen-2.5-VL-72B。
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## 快速推理
这里展现了一个使用`transformers`进行单张图片推理的代码。首先,从源代码安装`transformers`库。
```
-pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
+pip install transformers>=4.57.1
```
接着按照以下代码运行:
@@ -54,7 +54,7 @@ pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
import torch
-MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking"
+MODEL_PATH = "zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking"
messages = [
{
"role": "user",
@@ -90,5 +90,5 @@ print(output_text)
```
-视频推理,网页端Demo部署等更代码请查看我们的 [github](https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking)。
+视频推理,网页端Demo部署等更代码请查看我们的 [github](https://github.com/zai-org/GLM-V)。