GLM-4.6V – 智谱AI开源的多模态大语言模型系列

GLM-4.6V是什么

GLM-4.6V是智谱AI开源的多模态大语言模型系列，系列包含两个版本：GLM-4.6V（106B-A12B），面向云端与高性能集群场景的基础版，采用混合专家（MoE）架构，总参数量约1060亿，激活参数量约120亿，适合处理大规模多模态任务。GLM-4.6V-Flash（9B），面向本地部署与低延迟应用的轻量版，参数量为90亿，可在消费级硬件上运行，支持快速推理和实时交互。模型在MMBench、MathVista等30多个主流多模态评测基准上表现优异，同参数规模下性能达到SOTA水平，是当前多模态大模型领域的前沿成果。

GLM-4.6V - 智谱AI开源的多模态大语言模型系列

GLM-4.6V的功能特色

原生多模态工具调用能力：可直接将图像、截图等作为工具参数，无需转换为文本，工具返回的视觉结果也能直接参与后续推理，形成完整的感知-理解-执行闭环。
超长上下文窗口：训练时上下文窗口扩展至128k tokens，能处理长文档、视频、复杂图表等多模态内容，保持对早期输入的记忆和跨模态推理能力。
高性能与低成本：相比上一代GLM-4.5V，API调用价格降低50%，输入1元/百万tokens，输出3元/百万tokens，兼顾性能与成本。
广泛应用场景：支持图文混排创作、视觉驱动的购物导购、前端复刻与交互开发、长文档/视频理解等任务，为多模态Agent应用提供技术底座。

GLM-4.6V的核心优势

原生工具调用能力：首次将工具调用能力原生融入视觉模型，可直接以图像、截图等多模态数据作为工具输入参数，无需先转换为文本描述。工具返回的视觉结果（如图表、网页截图）能被模型直接解析并整合进推理链路，形成“感知-理解-执行”的完整闭环，大幅提升多模态任务的处理效率和准确性。
超长上下文处理能力：上下文窗口扩展至128k tokens，可处理长达150页的复杂文档、200页PPT或1小时视频，能保持对早期输入的记忆并进行跨图像、跨文档的推理，适用于长文档分析、视频理解等场景。
高精度视觉理解：在图表识别、手写文字识别、人物识别、物体材质判断等视觉任务中表现优异，幻觉现象大幅减少。支持任意长宽比和4K分辨率图像输入，对非标准尺寸图像（如UI截图、文档扫描件）的处理能力较强。
多模态输出能力：输出不再局限于文本，可生成图文混排的内容，包括图片、表格、网页截图等，并能对这些结果进行筛选、整合和质量控制，适用于内容创作、图文报告生成等场景。
编程与前端开发支持：针对前端场景优化，可上传网页截图或设计稿生成像素级精准的HTML/CSS代码，支持基于截图的多轮视觉交互调试，能自动定位并修正代码片段，提升前端开发效率。
成本效益优势：相比上一代模型，API调用价格降低50%，输入为每百万tokens仅需1元，输出为3元，更适合大规模图像输入场景。轻量版（9b参数）可在消费级GPU上运行，降低部署门槛。
开源与生态支持：完全开源，提供模型权重、推理代码和示例工程，支持主流推理框架（如VLLM、SGLang、XLLM），可在GPU和国产NPU环境下部署，便于开发者定制化开发和集成到现有系统中。
性能领先：在MMBench、MathVista、OCRbench等30多个主流多模态评测基准上表现优异，9b版本的GLM-4.6V-Flash整体性能超过Qwen3-VL-8B，106b参数版本表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。

GLM-4.6V官网是什么

GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-V
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-46v
技术论文：https://z.ai/blog/glm-4.6v

GLM-4.6V的适用人群

前端开发者：模型优化了前端复刻与多轮视觉交互开发能力，可上传网页截图或设计稿生成高质量的HTML/CSS/JS代码，支持多轮交互修改，缩短“设计稿到可运行页面”的链路，提升前端开发效率。
文档与视频处理人员：能处理长文档（如上市公司财报）和长视频，跨文档统一抽取核心指标，理解报表与图表中的隐性信号，自动汇总成对比分析表；对长视频可进行全局梳理和细粒度推理，精准定位关键时间点，适用于复杂内容的理解和研究。
多模态智能客服开发者：结合视觉和文本信息，提供精准解答和建议，支持多轮对话，可提升客户服务效率，为用户提供更全面、准确的服务。
科研人员与数据分析师：在科研和数据分析领域，可处理复杂的多模态数据，如论文、研究报告等，帮助提取关键信息、进行数据分析和推理，辅助科研工作和决策制定。
教育工作者：可用于教学内容的创作和辅助，如生成图文并茂的教学资料、解析复杂的学习文档等，帮助学生更好地理解和掌握知识。
AI开发者与研究人员：作为开源模型，为AI开发者和研究人员提供了强大的技术底座，可用于进一步的研究和开发，探索多模态AI的新应用和技术创新。