GLM-4.1V-Thinking：开源视觉推理模型，支持多模态复杂任务

GLM-4.1V-Thinking 是一个由清华大学 KEG 实验室（THUDM）开发的开源视觉语言模型，专注于多模态推理能力。基于 GLM-4-9B-0414 基础模型，GLM-4.1V-Thinking 通过强化学习和“思维链”推理机制，显著提升了复杂任务的处理能力。它支持 64k 超长上下文、4K 高分辨率图像处理，并兼容任意图像宽高比，同时支持中英文双语。该模型在数学、代码、长文档理解和视频推理等任务中表现出色，部分评测甚至超越了 GPT-4o。代码和模型已在 GitHub 上开放，采用 MIT 许可证，允许免费商用，适合开发者、研究人员和企业使用。

功能列表

• 支持 64k 超长上下文，处理长文档或复杂对话。
• 处理 4K 高分辨率图像，支持任意宽高比。
• 提供中英文双语支持，适合多语言场景。
• 集成“思维链”推理机制，提升数学、代码和逻辑任务的准确性。
• 支持视频推理，可分析视频内容并回答相关问题。
• 开源代码和模型，基于 MIT 许可证，允许免费商用。
• 提供 Hugging Face 和 ModelScope 在线演示，快速体验模型能力。
• 支持单张 3090 显卡运行，适合资源有限的开发环境。

使用帮助

安装与部署

GLM-4.1V-Thinking 提供完整的代码和模型文件，部署过程简单，适合开发者在本地或服务器上运行。以下是详细的安装和使用步骤：

1. 环境准备

需要在支持 GPU 的环境中运行，推荐使用 NVIDIA 显卡（如 RTX 3090）。确保已安装 Python 3.8 或以上版本，以及 PyTorch。以下是安装依赖的步骤：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt

如果需要进行模型微调，可参考 finetune/README.md 文件，使用 LLaMA-Factory 工具包。微调时建议使用 Zero3 策略以确保训练稳定性，避免 Zero2 可能导致的零损失问题。

2. 下载模型

GLM-4.1V-Thinking 模型可从 Hugging Face 或 GitHub 仓库下载。运行以下代码加载模型：

from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
import torch
MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH, use_fast=True)
model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained(
pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto"
)

模型支持 bfloat16 格式，降低内存占用，适合单 GPU 运行。

3. 单张图像推理

GLM-4.1V-Thinking 支持图像输入的推理任务。以下是一个简单的图像描述示例：

messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://example.com/sample_image.png"},
{"type": "text", "text": "描述这张图片"}
]
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(
messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=8192)
output_text = processor.decode(generated_ids[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=False)
print(output_text)

将 sample_image.png 替换为实际图像 URL 或本地路径。模型会分析图像并生成详细描述。

4. 视频推理

GLM-4.1V-Thinking 支持视频内容分析。用户可通过 GitHub 仓库中的示例代码或在线演示平台（如 Hugging Face）上传视频文件，模型将解析视频并回答相关问题。例如，上传一段会议视频，询问“视频中讨论了哪些主题”，模型会提取关键信息并生成准确回答。

5. 长文档理解

模型支持 64k 超长上下文，适合处理长篇文档。用户可将文本输入模型，询问文档中的具体内容或总结关键点。例如，输入一篇 50 页的学术论文，询问“论文的主要结论是什么”，模型会快速提取并总结。

6. 在线演示

无需本地部署，可通过 Hugging Face 或 ModelScope 提供的在线演示直接体验。访问以下链接：

• Hugging Face 演示：https://huggingface.co/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking
• ModelScope 演示：https://modelscope.cn/models/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking
  用户可上传图像、视频或输入文本，快速测试模型的推理能力。

7. 微调模型

开发者可使用 LLaMA-Factory 工具包对模型进行微调，以适配特定任务。微调配置文件位于 configs/lora.yaml，运行以下命令开始微调：

cd finetune
python finetune.py data/YourDataset/ THUDM/GLM-4-9B-0414 configs/lora.yaml

确保数据集格式正确，推荐使用 JSON 格式。微调后，模型可更好地适配特定领域的任务，如医疗图像分析或法律文档处理。

特色功能操作

• 思维链推理：模型通过“思维链”机制分解复杂问题。例如，在数学任务中，模型会逐步推导答案，确保结果准确。用户输入“求解二次方程 x² + 2x – 3 = 0”，模型会输出详细的解题步骤。
• 多模态支持：用户可同时输入图像和文本。例如，上传一张电路图并询问“电路的工作原理是什么”，模型会结合图像和问题生成详细解释。
• 中英文双语：模型支持中英文混合输入，适合跨语言场景。例如，输入中文问题和英文图像描述，模型会以指定语言回答。

注意事项

• 确保 GPU 内存充足，推荐至少 24GB 显存。
• 长上下文处理时，启用 YaRN 配置以优化性能，配置文件为 config.json 中的 "rope_scaling": {"type": "yarn", "factor": 4.0}。
• 模型推理速度依赖硬件，3090 显卡可实现实时响应。

应用场景

1. 学术研究
   研究人员可使用 GLM-4.1V-Thinking 分析长篇学术论文，提取关键结论或总结内容。模型还能处理实验图像，辅助分析数据图表。
2. 教育支持
   学生可上传数学题目或科学实验图片，模型会提供详细解题步骤或实验解释，适合自学或教学辅助。
3. 内容创作
   创作者可输入视频或图像素材，生成描述性文本或创意脚本。例如，输入旅游视频，生成景点介绍。
4. 企业应用
   企业可将模型用于文档自动化处理，如分析合同条款或生成报告。支持中英文双语，适合跨国企业。

QA

1. GLM-4.1V-Thinking 支持哪些输入类型？
   模型支持图像、视频、文本输入，兼容 4K 图像和 64k 上下文，适合多模态任务。
2. 是否需要高性能硬件？
   单张 RTX 3090 显卡即可运行，推荐 24GB 显存以确保流畅推理。
3. 如何进行模型微调？
   使用 LLaMA-Factory 工具包，参考 GitHub 仓库中的 finetune/README.md 文件，配置 lora.yaml 进行微调。
4. 模型是否免费？
   是的，模型基于 MIT 许可证开源，允许免费商用。
5. 如何体验模型？
   可通过 Hugging Face 或 ModelScope 的在线演示上传图像或文本，快速测试模型功能。