約GLM-4.5V
モデルのGLM-Vファミリーの一部として、GLM-4.5VはZhipuAIの基盤モデルGLM-4.5-Airに基づいており、画像、ビデオ、文書理解、GUIエージェント操作などのタスクでSOTA性能を達成しています。
GLM-4.5Vの高度なMultimodal推論が、さまざまな現実世界のアプリケーションに革新的なソリューションを提供する様子を発見してください。
Multimodalコンテンツインテリジェンス
画像、Video、複雑なドキュメントを含む多様な視覚およびTextualコンテンツから深い洞察を引き出し、包括的な分析とレポートを行います。
ユースケース例：
"30分の製造監視Videoで主要なイベントを自動的に要約し、特定のオブジェクトを識別し、品質管理のためのタイムスタンプ付きレポートを生成しました。"
インテリジェントGUIオートメーション
AIエージェントがWeb、デスクトップ、モバイルインターフェースとやり取りし、視覚的な理解と精密なアクションを通じて複雑なタスクを実行します。
ユースケース例：
"レガシーなJavaベースのERPシステムをナビゲートし、特定の注文詳細を抽出し、クラウドベースの最新物流プラットフォームにInputし、手動処理時間を60％削減するエージェントを開発しました。"
深いドキュメント＆チャート分析
複雑な財務報告書、科学論文、技術的な設計書を分析し、構造化データを抽出し、トレンドを特定し、詳細な要約を生成します。
ユースケース例：
"150ページの製薬研究論文を処理し、埋め込まれたチャートとテーブルから重要な実験結果を抽出し、薬剤の効能と安全性プロファイルを規制レビューのためにまとめました。"
視覚QA＆異常検出
製品、製造ライン、またはデジタル資産を視覚的に検査し、欠陥、一貫性の欠如、または基準からの逸脱を特定することで品質管理を自動化します。
ユースケース例：
"高解像度カメラを使用して食料包装ラインを監視し、誤表示された製品や包装の欠陥をリアルタイムで検出し、消費者に不良商品が届くのを防ぎました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
MoE Transformer
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
はい
合計パラメータ
106B
アクティブ化されたパラメータ
12B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
66K
Max Tokens
66K
Z.ai
GLM-4.7
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input：
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input：
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input：
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-9B-0414
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.086
/ M Tokens
Output:
$
0.086
/ M Tokens
