GLM-4.6Vは現在SiliconFlowで利用可能: ネイティブMultimodalツール使用が最先端のビジュアルインテリジェンスに結びつく

2025/12/11

要約: GLM-4.6V、Z.aiの最新のマルチモーダル大規模言語モデルは、現在SiliconFlowで利用可能です。131Kのマルチモーダル文脈ウィンドウとネイティブな関数呼び出しの統合を特徴とし、視覚的理解と推論において最先端の性能を発揮し、"視覚的認識"と"実行可能な行動"の間のギャップをスムーズに埋めます。GLM-4.6Vシリーズは、実際のビジネスシナリオでのマルチモーダルエージェントのための統一された技術基盤を提供します。SiliconFlow APIsで今すぐGLM-4.6Vを試して、マルチモーダルエージェントをレベルアップしてください。

私たちは、GLM-4.6V、クラウドおよびエンタープライズグレードのシナリオ向けに設計されたZ.aiの最新のマルチモーダル基盤モデルが、SiliconFlowで利用可能になったことをお知らせします。ネイティブなマルチモーダル関数呼び出し機能を統合し、長文脈視覚推論に優れ、認識から理解、実行へ直接的にループを閉じます。

現在、SiliconFlowのGLM-4.6V APIを通じて以下を期待できます:

予算にやさしい価格設定: GLM-4.6V トークン(入力)0.30$/M、トークン(出力)0.90$/M
131K 文脈ウィンドウ: 長文の業界レポート、広範なスライドデッキ、または長編ビデオコンテンツの処理を可能にします
シームレス統合: SiliconFlowのOpenAI互換APIを介して、または既存のエージェントフレームワーク、自動化ツール、ワークフローに接続して即座に展開します。

エージェント、ワークフロー、ツールを構築している場合:

リッチテキストコンテンツ作成: 論文、レポート、スライドをソーシャルメディアやナレッジベース用の洗練された投稿に変換
デザイン-to-コード自動化: ピクセルレベルのHTML/CSS/JSコード生成のためにスクリーンショット/デザインをアップロード
ビジネス文書処理: レポートを処理してメトリクスを抽出し、比較テーブルを合成
ビデオコンテンツの操作: まとめ、タグ付け、大規模なインサイト抽出

SiliconFlowのプロダクションレディAPIを通じて、GLM-4.6Vを活用して数分であなたのマルチモーダルエージェントを強化できます。コストの心配なし、エンジニアリングの負担なし。

SiliconFlowプラットフォームからのライブデモで主要な能力を見てみましょう。

主要機能とベンチマークパフォーマンス

ほとんどのLLMパイプラインでは、ツール呼び出しはまだテキストのみ対応しています: 画像や文書のタスクでも、すべてテキストに変換してから戻す必要があります。このプロセスは潜在的に情報の損失を招き、システムの複雑さを増大させます。GLM-4.6Vはネイティブなマルチモーダルツール呼び出し機能でこれを変えます:

マルチモーダル入力: 画像、UIスクリーンショット、および文書ページをツール引数として直接渡し、手動のテキスト変換を避け、レイアウトと視覚的手掛かりを保持します。
マルチモーダル出力: モデルは検索ページ、チャート、レンダリングされたウェブスクリーンショット、または製品の画像などのツール結果を直接解釈し、それらを推論と最終応答にフィードバックします。

認識 → 理解 → 実行のループを閉じることにより、GLM-4.6Vは次の重要な機能をサポートしています:

リッチテキストコンテンツの理解と作成: 複雑なテキスト、チャート、テーブル、数式を正確に理解し、生成時にキーとなるビジュアルをクロップするために視覚的ツールを自律的に呼び出し、画像の品質を監査し、ソーシャルメディアとナレッジベースに最適な出版準備が整ったコンテンツとして構成します。
視覚的ウェブ検索: 検索意図を認識し、適切な検索ツールを自律的にトリガーし、混在した視覚的-テキスト結果を理解し、関連情報を特定し、最終的に推論して構造的で視覚的に豊かな回答を提供します。
フロントエンド複製と視覚的インタラクション: スクリーンショットからレイアウト、コンポーネント、カラースキームを特定して、高忠実度なHTML/CSS/JSコードを生成し、インタラクティブに洗練させます— 要素を囲んで「このボタンを大きくして緑に変えて」と指示するだけです。
長文脈の理解: 150ページの書類、200スライド、または1時間のビデオを131K文脈ウィンドウで一度に処理し、財務報告の分析や特定のゴールイベントとタイムスタンプを特定しながら、サッカーの試合全体を要約するようなタスクを可能にします。

例えば、数字、テーブル、チャートが満載の2つの財務報告書をアップロードした場合、GLM-4.6Vは優れた視覚的理解と推論性能を示しました。テーブルやチャートを本当に理解し、数値を推論し、収益成長、収益性、市場ポジショニングに関する実行可能なインサイトを表面化しました。

SiliconFlow Playgroundはテキストと画像の入力をサポートしています。他の入力タイプについてはAPIサービスを使用してください。

GLM-4.6Vは、MMBench、MathVista、OCRBenchを含む20以上の主流マルチモーダルベンチマークで評価されており、オープンソースモデルの中で最先端の性能を達成しました。Qwen3-VL-235B、Kimi-VL-A3B-Thinking-2506、Step3-321Bなどの同等規模のモデルを、以下の主要な能力で追い抜きます: マルチモーダルの理解、マルチモーダルエージェントタスク、および長文脈処理。

テクニック

GLM-4.6Vは、実世界のビジネスシナリオでのマルチモーダルエージェントのための技術基盤を確立します。この性能を達成するために、GLM-4.6Vは以下の包括的なイノベーションを導入しています:

モデルアーキテクチャと長シーケンスモデリング: GLM-4.6Vは、長文脈の画像-テキストデータにおいて継続的に事前学習され、視覚-言語圧縮アライメント（Glyphに触発されて）が視覚エンコーディングと言語の意味をよりよく結びつけるようにします。
マルチモーダル世界知識: 大規模なマルチモーダル認識と世界知識のコーパスが導入され、基本的な視覚的理解とクロスモーダルQAの精度と完全性を強化します。
エージェントデータとMCP拡張: 大規模な合成エージェント訓練を通じて、GLM-4.6VはURベースのマルチモーダル処理とエンドツーエンドの交錯テキスト-画像出力を使用して「下書き→画像選択→最終仕上げ」ワークフローを拡張します。
マルチモーダルエージェントのRL: ツール呼び出しの行動は統一されたRL目標に統合され、視覚フィードバックループ（UI2Code^Nに基づき）を使用してモデルがレンダリング結果を使ってコードと行動を自己修正し、自ら改善するマルチモーダルエージェントに向かいます。

すぐに始めよう

探索: GLM-4.6VをSiliconFlow Playgroundで試してみましょう。
統合: OpenAI互換のAPIを使用してください。SiliconFlow API ドキュメンテーションで完全なAPI仕様を探求しましょう。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "zai-org/GLM-4.6V",
    "messages": [
        {
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "detail": "auto",
                        "url": "https://tse4.mm.bing.net/th/id/OIP.mDDGH4uc_a7tmLFLJvKXrQHaEo?rs=1&pid=ImgDetMain&o=7&rm=3"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What is in the picture?"
                }
            ],
            "role": "user"
        }
    ],
    "stream": True,
    "temperature": 1
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)