정보에 대해서GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking은 Zhipu AI와 칭화대학교 KEG 연구소에서 공동으로 출시한 오픈 소스 Vision-Language Model (VLM)로, 범용 멀티모달 추론을 향상시키기 위해 설계되었습니다. GLM-4-9B-0414 기반 모델에 구축되어 '사고 패러다임'을 도입하고 커리큘럼 샘플링을 통한 강화 학습 (RLCS)을 활용하여 복잡한 작업에서 그 능력을 크게 향상시킵니다. 9B-파라미터 모델로서, 유사한 크기의 모델 중에서 최첨단 성능을 달성하며, 성능은 훨씬 더 큰 72B-파라미터 Qwen-2.5-VL-72B와 비교할 만하거나 이를 능가하기도 합니다. 이 모델은 STEM 문제 해결, Video 이해, 긴 문서 이해 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최대 4K 해상도와 임의의 비율의 이미지를 처리할 수 있습니다.
GLM-4.1V-9B-Thinking의 고급 Multimodal Reasoning이 다양한 도메인에서 복잡한 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 탐색하십시오.
고급 STEM 문제 해결
GLM-4.1V-9B-Thinking의 Multimodal Reasoning을 활용하여 복잡한 STEM 문제를 해결하고, 다이어그램, 방정식 및 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 가설을 검증합니다.
사용 사례 예시:
"양자 물리학 연구자를 지원하여 복잡한 실험 데이터 플롯과 이론적 방정식을 분석하여 새로운 입자 상호작용 Model을 검증하고 검증 시간을 몇 주 단축했습니다."
Multimodal 코드 및 시스템 디버깅
코드, 오류 로그, UI 스크린샷 및 아키텍처 다이어그램을 분석하여 미묘한 버그를 식별하고 성능을 최적화하며 다양한 기술 스택에 걸쳐 강력한 솔루션을 제안합니다.
사용 사례 예시:
"실행 추적, 메모리 덤프 및 시스템 고장 상태를 담은 Video를 통해 실시간 임베디드 C++ 시스템의 중요한 교착 상태를 파악하고 즉각적인 해결책을 제공합니다."
지능형 금융 및 시장 분석
재무 보고서, 시장 차트 및 뉴스 피드에 대한 심층적인 정량 및 정성 분석을 수행하여 트렌드를 식별하고 시장 역학을 추론하며 포괄적인 전략을 생성합니다.
사용 사례 예시:
"회사의 분기별 실적 보고서, 투자자 통화 전사 및 실시간 주식 시장 차트를 분석하여 중요한 시장 변화를 예측하고 최적의 포트폴리오 조정을 권고했습니다."
포괄적 시각 및 문서 감사
복잡한 시스템의 감사를 자동화하고, 법률 문서, 엔지니어링 설계 도면, 운영 로그 및 Video 피드를 통해 불일치 및 취약점을 감지합니다.
사용 사례 예시:
"스마트 계약 세트, 관련 아키텍처 다이어그램 및 잠재적 공격 벡터의 Video 시뮬레이션을 검토하여 중요한 재진입 취약성을 확인하고 안전한 리팩터를 제안했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
아니요
전문가의 혼합
아니요
총 매개변수
9B
활성화된 매개변수
9B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
66K
Max Tokens
66K
다른 모델과 비교
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GLM-5
출시일: 2026. 2. 12.
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GLM-4.7
출시일: 2025. 12. 23.
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GLM-4.6V
출시일: 2025. 12. 8.
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GLM-4.6
출시일: 2025. 10. 4.
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GLM-4.5-Air
출시일: 2025. 7. 28.
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GLM-4.5V
출시일: 2025. 8. 13.
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GLM-4.1V-9B-Thinking
출시일: 2025. 7. 4.
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GLM-Z1-32B-0414
출시일: 2025. 4. 18.
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GLM-4-32B-0414
출시일: 2025. 4. 18.
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