视觉语言大模型（VLM）已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂，VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外，逐渐增强复杂任务中的推理能力，提升自身的准确性、全面性和智能化程度，使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。
刚刚，智谱发布了最新的 GLM-4.5V 开源工作——全球100B级效果**的开源视觉推理模型，已同步在魔搭社区开源。
模型合集：
https://modelscope.cn/collections/GLM-45V-8b471c8f97154e
GLM-4.5V 基于智谱新一代旗舰文本基座模型 GLM-4.5-Air（106B参数，12B激活），延续 GLM-4.1V-Thinking 技术路线，在 42 个公开视觉多模态榜单中综合效果达到同级别开源模型 SOTA 性能，涵盖图像、视频、文档理解以及 GUI Agent 等常见任务。
在多模态榜单之外，研究团队更重视模型在真实场景下的表现与可用性。GLM-4.5V 通过高效混合训练，具备覆盖不同种视觉内容的处理能力，实现全场景视觉推理，包括：
- 图像推理（场景理解、复杂多图分析、位置识别）
- 视频理解（长视频分镜分析、事件识别）
- GUI 任务（屏幕读取、图标识别、桌面操作辅助）
- 复杂图表与长文档解析（研报分析、信息提取）
- Grounding 能力（精准定位视觉元素）
环境安装
对于和：
vLLM
GPT plus 代充 只需 145
vLLM推理
SGlang推理
GPT plus 代充 只需 145
我们介绍使用ms-swift对GLM-4.5V进行训练。ms-swift是魔搭社区官方提供的大模型与多模态大模型训练部署框架。
ms-swift开源地址：
https://github.com/modelscope/ms-swift
研究团队将展示可运行的微调demo，并给出自定义数据集的格式。
在开始微调之前，请确保您的环境已准备妥当。
如果您需要自定义数据集微调模型，你可以将数据准备成以下格式。
GPT plus 代充 只需 145
训练完成后，使用以下命令进行推理：
GPT plus 代充 只需 145
推送模型到ModelScope：
点击链接， 即可跳转模型合集~
https://modelscope.cn/collections/GLM-45V-8b471c8f97154e
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/217213.html