ai-models/GLM-4.1V-9B-Thinking
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README.md
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@ -5,12 +5,12 @@ license: mit
# GLM-4.1V-9B-Thinking # GLM-4.1V-9B-Thinking
<div align="center"> <div align="center">
<img src=https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/99c5eb6563236f0ff43605d91d107544da9863b2/resources/logo.svg width="40%"/> <img src=https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-4.1V-Thinking/99c5eb6563236f0ff43605d91d107544da9863b2/resources/logo.svg width="40%"/>
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📖 查看 GLM-4.1V-9B-Thinking <a href="https://arxiv.org/abs/2507.01006" target="_blank">论文</a> 。 📖 查看 GLM-4.1V-9B-Thinking <a href="https://arxiv.org/abs/2507.01006" target="_blank">论文</a> 。
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💡 立即在线体验 <a href="https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">Hugging Face</a> 或 <a href="https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">ModelScope</a> 上的 GLM-4.1V-9B-Thinking。 💡 立即在线体验 <a href="https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">Hugging Face</a> 或 <a href="https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">ModelScope</a> 上的 GLM-4.1V-9B-Thinking。
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📍 在 <a href="https://www.bigmodel.cn/dev/api/visual-reasoning-model/GLM-4.1V-Thinking">智谱大模型开放平台</a> 使用 GLM-4.1V-9B-Thinking 的API服务。 📍 在 <a href="https://www.bigmodel.cn/dev/api/visual-reasoning-model/GLM-4.1V-Thinking">智谱大模型开放平台</a> 使用 GLM-4.1V-9B-Thinking 的API服务。
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@ -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， 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。 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， ，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。 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。 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。
![rl](https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/rl.jpeg) ![rl](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/rl.jpeg)
与上一代的 CogVLM2 及 GLM-4V 系列模型相比，**GLM-4.1V-Thinking** 有如下改进： 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， 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。 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。
![bench](https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/bench.jpeg) ![bench](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/bench.jpeg)
## 快速推理 ## 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。 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: 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 from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
import torch import torch
MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking" MODEL_PATH = "zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking"
messages = [ messages = [
{ {
"role": "user", "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)。