GLM-4.6V Теперь на SiliconFlow: Родное использование инструментов Multimodal встречает современный уровень визуального интеллекта

Краткое содержание: GLM-4.6V, последняя многомодальная языковая модель Z.ai, теперь доступна на SiliconFlow. Обладая 131K контекстным окном и встроенной интеграцией вызова функций, она обеспечивает передовое выполнение в визуальном понимании и рассуждении — беспрепятственно преодолевая разрыв между «визуальным восприятием» и «выполняемым действием». Серия GLM-4.6V предоставляет единую техническую основу для многомодальных агентов в реальных бизнес-сценариях. Попробуйте GLM-4.6V сейчас и улучшайте свои многомодальные агенты с помощью API SiliconFlow.

Мы рады объявить, что GLM-4.6V, последняя многомодальная фундаментальная модель Z.ai, разработанная для облачных и корпоративных сценариев, теперь доступна на SiliconFlow. Она интегрирует возможности вызова функции для многомодального функционирования и превосходит в долгоконтекстном визуальном рассуждении, напрямую замыкая цикл с восприятия на понимание и выполнение.

Теперь через API GLM-4.6V от SiliconFlow вы можете ожидать:

• Доступное ценообразование: GLM-4.6V $0.30/M tokens (ввод) и $0.90/M tokens (вывод)

• 131K контекстное окно: Позволяет обрабатывать длинные отраслевые отчёты, обширные презентации или длинные видео.

• Бесшовная интеграция: Быстрое развертывание через OpenAI-совместимый API SiliconFlow, или подключение к вашим существующим агентным системам, инструментам автоматизации или рабочим процессам.

Будь то создание агентов, рабочих процессов или инструментов для:

• Создание контента с насыщенным текстом: Преобразование документов, отчётов и слайдов в обработанные публикации для социальных сетей и баз знаний

• Автоматизация от дизайна к коду: Загрузка скриншотов/дизайнов для создания HTML/CSS/JS кода на уровне пикселей

• Обработка бизнес-документов: Обработка отчетов для извлечения метрик и синтеза сравнительных таблиц

• Операций с видеоконтентом: Резюмирование, маркировка и извлечение идей в больших масштабах

Через производственный API от SiliconFlow вы можете использовать GLM-4.6V для поддержки ваших многомодальных агентов за считанные минуты — без учёта стоимости и без инженерных накладных расходов.

Давайте погрузимся в ключевые возможности с живыми демо-показами на платформе SiliconFlow.

Ключевые особенности и производительность на эталонах

В большинстве конвейеров LLM, вызов инструментов до сих пор ограничен текстом: даже для задач с изображениями или документами всё должно быть сначала преобразовано в текст, а затем обратно. Этот процесс может привести к потере информации и увеличению сложности системы. GLM-4.6V изменяет это с возможностью нативного вызова многомодальных инструментов:

• Мультимодальные Входы: Изображения, скриншоты интерфейса, и страницы документов могут передаваться напрямую как аргументы инструмента, избегая ручного преобразования текста и сохраняя макет и визуальные подсказки.

• Мультимодальные Выходы: Модель может напрямую интерпретировать результаты инструментов, такие как страницы поиска, диаграммы, отрисованные веб-скриншоты, или изображения продуктов, и включать их в своё рассуждение и окончательный ответ.

Замыкая цикл от восприятия → понимания → выполнения, GLM-4.6V поддерживает следующие ключевые особенности:

• Понимание и создание контента с богатым текстом: Точно понимает сложные тексты, диаграммы, таблицы, и формулы, затем автономно вызывает визуальные инструменты для выделения ключевых визуальных элементов во время генерации и проверяет качество изображения для составления готового к публикации контента, идеального для социальных сетей и баз знаний.

• Поиск в визуальной веб-среде: Осознаёт поисковый намерение и автономно вызывает соответствующие поисковые инструменты, затем интерпретирует и согласует полученные смешанные визуально-текстовые результаты для выявления релевантной информации, и наконец, выполняет рассуждения для предоставления структурированных, визуально насыщенных ответов.

• Репликация фронтенда и визуальное взаимодействие: Достигает копирования на уровне пикселя через идентификацию макетов, компонентов, и цветовых схем на скриншотах для создания высокоточного HTML/CSS/JS кода, затем позволяет вам интерактивно его уточнять — просто обведите элемент и укажите, что вы хотите, например, "сделать эту кнопку больше и изменить её цвет на зелёный".

• Понимание длинного контекста: Обрабатывает ~150 страниц документов, 200 слайдов, или одночасовой видео за один проход с помощью своего 131K контекстного окна, позволяя выполнять такие задачи, как анализ финансовых отчетов или суммирование целого футбольного матча с определением конкретных событий голов и временных меток.

Например, при загрузке двух финансовых отчетов, заполненных числами, таблицами и диаграммами, GLM-4.6V демонстрирует превосходную способность визуального понимания и рассуждения. Она действительно поняла таблицы и диаграммы, провела рассуждение о числах и выдвинула полезные идеи о росте выручки, прибыльности и рыночной позиции.

Playground SiliconFlow поддерживает текст и изображение на входе. Используйте API-сервис для других типов входных данных.

GLM-4.6V также был оценен на более чем 20+ основных многомодальных эталонах, включая MMBench, MathVista и OCRBench, достигая передовых показателей среди моделей с открытым исходным кодом. Он соответствует или превосходит модели схожего масштаба, такие как Qwen3-VL-235B, Kimi-VL-A3B-Thinking-2506 и Step3-321B по ключевым возможностям: понимание многомодальных данных, агентные задачии обработки долгов контекста.

Техники

GLM-4.6V задает технический фундамент для мультимодальных агентов в реальных бизнес-сценариях. Чтобы достичь этой производительности, GLM-4.6V вводит полную серию инноваций:

• Архитектура модели и долгопоследовательное моделирование: GLM-4.6V непрерывно проходит предобучение на долгоконтекстных данных изображения и текста с визуально-языковым сжатием (вдохновленным Glyph), чтобы лучше сочетать визуальное кодирование с лингвистической семантикой.

• Многомодальные мировые знания: Включение корпуса восприятия и мировых знаний на миллиард штук, чтобы повысить как базовое визуальное восприятие, так и точность и полноту кросс-модального вопроса-ответа.

• Агентные данные и расширения MCP: Через масштабное синтетическое агентное обучение, GLM-4.6V расширяет Протокол Контекста Модели (MCP) с URL-осуществлением многомодальной обработки и конца в конец перемежающегося текстово-изображенческого вывода с использованием рабочего процесса «Черновик → Выбор изображения → Финальная штриховка».

• РЛ для многомодальных агентов: Поведение вызова инструментов интегрировано в унифицированную цель РЛ, и визуальная обратная связь (основанная на UI2Code^N) позволяет модели использовать отрисованные результаты для самостоятельной коррекции кода и действий, направляя к самоулучшающимся многомодальным агентам.

Начать немедленно

1. Исследуйте: Попробуйте GLM-4.6V в Playground SiliconFlow.

2. Интеграция: Используйте наш OpenAI-совместимый API. Исследуйте полную спецификацию API в документации API SiliconFlow.

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)

• Бизнес или торговые запросы →

• Присоединяйтесь к нашему сообществу в Discord сейчас →

• Подпишитесь на нас в X, чтобы получать самые свежие обновления →

• Исследуйте все доступные модели на SiliconFlow →