GLM-4.1V-9B-Thinking
О GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая Vision-Language Model (VLM), совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения универсального мультимодального рассуждения. Основанная на базовой модели GLM-4-9B-0414, она вводит 'парадигму мышления' и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах. Будучи моделью с 9B параметрами, она достигает передовых результатов среди моделей аналогичного размера, а её результаты сопоставимы или даже превосходят гораздо более крупную модель Qwen-2.5-VL-72B с 72B параметрами на 18 различных тестах. Модель превосходно справляется с разнообразными задачами, включая решение STEM задач, понимание Video и длинных документов, а также она может обрабатывать Image с разрешением до 4K и произвольными соотношениями сторон.
Изучите, как передовые мультиModal рассуждения GLM-4.1V-9B-Thinking могут быть применены для решения сложных реальных проблем в различных областях.
Продвинутое решение задач STEM
Используйте мультиModal рассуждения GLM-4.1V-9B-Thinking для решения сложных задач STEM, анализируя диаграммы, уравнения и данные, чтобы получать инсайты и проверять гипотезы.
Пример Use Case:
"Помог исследователю в области квантовой физики, анализируя сложные графики экспериментальных данных и теоретические уравнения для проверки новой модели взаимодействия частиц, сократив время на проверку на недели."
МультиModal отладка кода и систем
Анализируйте код, журналы ошибок, скриншоты интерфейса и архитектурные диаграммы, чтобы выявлять тонкие ошибки, оптимизировать производительность и предлагать надежные решения для различных технологических стэков.
Пример Use Case:
"Обнаружил критическую взаимную блокировку в системе на встраиваемом C++, анализируя трассировку выполнения, дампы памяти и Video с состоянием сбоя системы, предложив мгновенное исправление."
Интеллектуальный финансовый и рыночный анализ
Выполняйте глубокий количественный и качественный анализ финансовых отчетов, рыночных графиков и новостных лент, выявляя тенденции, определяя динамику рынка и разрабатывая комплексные стратегии.
Пример Use Case:
"Анализ квартальных отчетов компании о прибылях, стенограммы звонков с инвесторами и графики фондового рынка в режиме реального времени, чтобы предсказать значительное изменение на рынке, предлагая оптимальные корректировки портфеля."
Комплексное визуальное и документальное аудирование
Автоматизируйте аудит сложных систем, анализируя юридические документы, инженерные чертежи, операционные журналы и Video потоки для выявления несоответствий и уязвимостей.
Пример Use Case:
"Обзор набора смарт-контрактов, связанных с ними архитектурных диаграмм и Video симуляции возможных векторов атак, выявив критическую уязвимость повторного входа и предложив безопасную переработку."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Vision-Language Model
Калибровка
Нет
Смешение экспертов
Нет
Общее количество параметров
9B
Активированные параметры
9B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
66K
Максимум Tokens
66K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.

Z.ai
chat
GLM-5.1
Выпуск: 3 апр. 2026 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
1.4
/ M Tokens
Output:
$
4.4
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-5V-Turbo
Выпуск: 30 мар. 2026 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
1.2
/ M Tokens
Output:
$
4.0
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-5
Выпуск: 12 февр. 2026 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.95
/ M Tokens
Output:
$
2.55
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.7
Выпуск: 23 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.6V
Выпуск: 8 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.6
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Выпуск: 28 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.5V
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens

Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Выпуск: 4 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
