如果一个视觉语言模型（VLM）只会 “看”，那真的是已经不够看的了。
因为现在真实世界的任务简直不要太复杂，要想让 AI 干点实事儿，光有多模态还不够，必须还得有深度思考的强推理能力。
而就在刚刚，智谱发布并开源了一个仅 9B 大小的模型——GLM-4.1V-9B-Thinking，在 28 项评测中一举拿下 23 个 SOTA！
毫无悬念地成为 10B 级别里效果最好的 VLM 模型；而在 18 项评测中，它都可以与自身 8 倍参数量的 Qwen-2.5-VL-72B 一较高下，甚至是超越的程度。
整体来看，GLM-4.1V-9B-Thinking 之所以能够这般 “以小搏大”，核心原因就是会思考：
引入了思维链（Chain-of-Thought）推理机制，并通过课程采样强化学习（RLCS，Reinforcement Learning with Curriculum Sampling）来全面提升模型能力。
值得一提的是，在智谱这次发布新模型之际，浦东创投集团和张江集团对其进行了 10 亿元投资，并将于近期完成首次交割。
评测是一方面，但也正如我们刚才提到的，现在的 AI“贵在”得能干点实事儿，那么 GLM-4.1V-9B-Thinking 具体 “疗效” 如何，我们继续往下看。
先看效果
例如我们在不给提醒的情况下，先 “喂”GLM-4.1V-9B-Thinking 一幅名画：
然后向它提问：
这幅画中哪些元素违背物理规律？艺术家可能通过这些矛盾表达什么哲学思想？
可以看到，GLM-4.1V-9B-Thinking 先是看出了这是西班牙超现实主义画家萨尔瓦多 · 达利创作的《记忆的永恒》；然后也道出了画作中存在违背物理的视觉符号等。
我们再让它看一眼今年高考的一道图文并茂数学真题，并附上一句 Prompt：
请帮我解决这个题目，给出详细过程和答案。
（PS：这道题很多大模型在之前都有出现过翻车。）
GLM-4.1V-9B-Thinking 在思考片刻过后，就会给出一个简洁且精准的答案——A：
再如此前同样让一众大模型 “头疼” 的看时钟和日期问题，我们也让 GLM-4.1V-9B-Thinking 试一试：
看这张图，分别是什么时间和什么日期？
在同时处理两个易出错的问题时，GLM-4.1V-9B-Thinking 依旧是给出了相对准确答案（时间有一点小偏差，应该是 10 点 11 分）：
以及还有生活中比较有趣且实用的例子——看手相：
有懂手相的小伙伴，也可以留言讨论 GLM-4.1V-9B-Thinking 看得是否准确哦~
由此可见，GLM-4.1V-9B-Thinking 在 “边看边想” 这件事已经达到了普通人的水准。
整体而言，它现在的能力包括但不限于：
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超长视频解析：能看懂长达 2 小时的视频，准确分析其中的人物、事件和时间关系
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智能读图问答：不仅能描述图片内容，还能结合常识进行逻辑推理和解答
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理科解题助手：支持数学、物理等理科题目解答，提供详细解题步骤
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图文识别转换：可精准提取图片 / 视频中的文字和表格，转为结构化数据
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专业文档处理：擅长解读金融、政务等专业文件，快速提取关键信息
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图像定位标注：能标出图片中指定对象的具体位置坐标
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智能界面操作：可识别电脑 / 手机界面元素，执行点击、滑动等操作指令
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看图写代码：根据设计图自动生成前端网页代码
再看技术
在看完效果之后，我们再来聊聊 GLM-4.1V-9B-Thinking 背后的技术。
从 GLM-4.1V-9B-Thinking 的模型架构来看，主要包含三大块的内容，它们分别是：
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视觉编码器（ViT Encoder）
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多层感知机适配器（MLP Projector）
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语言解码器（Language Decoder）
视觉编码器就好比模型的 “眼睛”，团队给它选了 AIMv2-Huge 这个 “超级视力装备”。
一般的 “眼睛” 看视频用的是二维卷积，就像一张张照片，但 GLM-4.1V-9B-Thinking 这个 “眼睛” 换成了三维卷积，这样它就能像看电影一样，在时间维度上 “快进快退”，快速处理视频，效率大大提高。要是遇到静态图片，它就把图片多复制几份，假装是 “小短片”，保证输入格式统一。
为了让这个 “眼睛” 不管看到多宽多窄、多清晰的画面都能适应，团队还给它做了两个升级。
第一个是加了二维旋转位置编码，这就像给 “眼睛” 戴了一副 “特殊眼镜”，就算画面特别宽（宽高比超过 200:1），或者特别清晰（4K 以上分辨率），它也能稳稳地 “看清楚”。
第二个是保留了可学习的绝对位置嵌入，就像给 “眼睛” 记住每个画面位置的 “小本本”，在训练的时候，通过双三次插值，让它能灵活适应不同大小的画面。
语言解码器则是模型的 “嘴巴” 和 “大脑”，负责理解你的问题，然后给出答案。
团队把原来的旋转位置编码升级成了三维的，这让模型在同时处理画面和文字的时候，能更好地理解空间关系，就像你一边看地图一边听别人描述路线，能更快找到方向，而且它回答文字问题的能力一点没减弱。
多层感知机适配器就像是 “眼睛” 和 “大脑” 之间的 “翻译官”，把 “眼睛” 看到的信息翻译成 “大脑” 能理解的语言，让整个模型顺畅地工作。
在训练 GLM-4.1V-9B-Thinking 方面，则是包含三个阶段：预训练（Pretraining）、监督微调（SFT）和课程采样强化学习（RLCS）。
预训练阶段
在最初阶段，团队的目标是让模型具备广泛的图文理解能力。
为此，智谱采用了 “双通道并行” 的训练方式，对模型进行了 12 万步的训练。每次输入的文本长度为 8192，整体批量大小为 1536。训练用的数据包括图像配文字、图文混合内容、识别文字（OCR）、图像定位、指令问答等多种类型。
为了提高训练效率，团队还用了 “样本拼接” 的方法，把不同长度的训练数据拼成接近最大长度的长序列，这样可以尽可能多地利用显存，减少浪费。
为了让模型更好地处理高分辨率图片、视频片段以及特别长的文本，团队在训练中加入了更复杂的数据，比如视频的连续画面和长度超过 8000 字的图文内容。
在这个阶段，团队把输入的序列长度扩展到了 3 万多（具体是 32,768），并采用了更高级的并行训练方式（两路张量并行加上四路上下文并行），继续训练了一万步，同时保持之前的总批量大小不变（1,536），以确保训练的稳定性和效率。
监督微调（SFT）阶段
在微调阶段，团队专门准备了一批高质量的 “思维链”（CoT）训练数据，目的是提升模型在处理复杂因果关系和长篇推理问题时的能力。这些训练样本都按照统一的格式进行组织：
微调时团队对模型的全部参数进行了训练，输入长度设为 32768，批量大小为 32。
训练内容来自多个实际任务场景，比如解数学题、多轮对话、任务规划和复杂指令的执行，数据形式包括图文结合、多模态输入和纯文本等多种类型。
这个阶段不仅进一步提升了模型处理多模态信息的推理能力，同时也让它在语言理解和逻辑推理方面依然表现稳定。
课程采样强化学习（RLCS）阶段
在 SFT 的基础上，团队还引入了课程采样强化学习来提升性能。
团队主要结合了基于可验证奖励的强化学习（RLVR）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来覆盖多个关键任务维度：
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STEM 领域问题求解（数学、物理、化学）
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多模态信息定位与理解（OCR、实体定位、视频分析）
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智能体任务（GUI 交互、代理规划）
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文档与图表理解、逻辑推理、复杂指令执行等
团队采用 “课程学习” 的方式进行大规模强化训练，也就是先让模型从简单任务开始，逐步挑战更难的任务。通过这种由浅入深的训练策略，模型在实用性、准确性以及稳定性方面都有了明显的提升。
最后，关于 GLM-4.1V-9B-Thinking 的论文、代码等也均已开源，感兴趣的小伙伴可以看看文末链接哦~
论文地址：
arxiv.org/abs/2507.01…
开源列表：
[1]Github：github.com/THUDM/GLM-4…
[2]ModelScope：modelscope.cn/collections…
[3]Hugging Face：huggingface.co/collections…
[4]HuggingFace 体验链接：huggingface.co/spaces/THUD…
[5] 魔搭社区体验链接： modelscope.cn/studios/Zhi…
智谱 MaaS 开发平台 bigmodel.cn 同步上线 GLM-4.1V-Thinking-Flash API：
[1]API 使用指南：www.bigmodel.cn/dev/howuse/…
[2]API 接口文档：www.bigmodel.cn/dev/api/vis…
[3] 体验中心：www.bigmodel.cn/trialcenter…
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
