정보에 대해서GLM-4.6V
GLM-4.6V는 동일한 매개변수 규모의 모델 중 시각적 이해에서 SOTA (State-of-the-Art) 정확도를 달성합니다. 처음으로, 시각적 모델 아키텍처에 Function Call 기능을 본질적으로 통합하여 "시각적 인식"과 "실행 가능한 행동" 간의 격차를 해소합니다. 이는 실제 비즈니스 시나리오에서 다중 모달 에이전트를 위한 통합된 기술적 기반을 제공합니다. 또한, 시각적 컨텍스트 창이 128k로 확장되어 긴 비디오 스트림 처리와 고해상도 멀티 이미지 분석을 지원합니다.
GLM-4.6V의 고급 시각적 이해력과 기능 호출 기능이 복잡한 실제 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 탐색하십시오.
시각적 과학 데이터 분석
복잡한 과학 Image, 차트 및 Video 스트림을 해석하여 통찰력을 추출하고 실험을 검증하며 시각적 요약을 생성합니다.
사용 사례 예제:
"세포 분열의 현미경 Video를 분석하여 이상 징후를 식별하고 시계열 차트를 생성하여 세포 역학에 대한 연구를 가속화했습니다."
UI/UX 코드 생성 및 편집
디자인 목업 또는 스크린샷에서 픽셀 정확한 HTML/CSS를 생성한 후 자연어 명령을 사용하여 UI를 세밀하게 조정하고 편집합니다.
사용 사례 예제:
"피그마 스크린샷에서 복잡한 대시보드 UI를 클린 React 컴포넌트로 복제한 후, Text 명령을 통해 버튼 스타일을 조정하여 프론트엔드 개발 시간을 절약했습니다."
Multimodal 금융 지능
다양한 금융 문서(스캔된 보고서, 시장 차트, Video 브리핑)를 처리하여 트렌드를 파악하고 위험을 평가하며 데이터 검색 작업을 실행합니다.
사용 사례 예제:
"차트가 포함된 회사 연차 보고서(PDF)를 해석하고 라이브 주식 차트를 함수 호출로 대조하여 투자 기회를 요약했습니다."
Agentic 시각 시스템 감사
복잡한 시스템을 시각적으로 인터페이스, 로그 및 체계를 검사하여 취약성을 식별하고 함수 호출을 통해 자동 복구 작업을 실행합니다.
사용 사례 예제:
"네트워크 트래픽 그래프와 UI 요소를 시각적으로 검사하여 웹 애플리케이션의 보안을 감사한 후, WAF의 잠재적 XSS 취약점을 플래그하기 위해 함수 호출을 사용했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
Multimodal MoE
교정된
네
전문가의 혼합
네
총 매개변수
106B
활성화된 매개변수
106B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
131K
Max Tokens
131K
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
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GLM-4.7
출시일: 2025. 12. 23.
Total Context:
205K
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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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GLM-Z1-9B-0414
출시일: 2025. 4. 18.
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