GLM-4.1V-Thinking：智谱AI与清华大学联合开源的多模态推理大模型

一、GLM-4.1V-Thinking是什么

GLM-4.1V-Thinking 是由智谱AI（Zhipu AI）与清华大学联合研发的开源视觉语言大模型（Vision-Language Model, VLM），专注于提升AI系统在复杂认知任务中的推理能力。该项目包含两个核心模型：GLM-4.1V-9B-Base基座模型和具备深度推理能力的GLM-4.1V-9B-Thinking模型。作为10B参数级别的轻量级模型，它在28项权威评测中有18项任务表现超越720亿参数的Qwen2.5-VL-72B，展示了通过精心的架构设计和训练策略，小参数模型也能达到甚至超越大模型性能的可能性。

该模型的核心突破在于引入了"思维链推理机制"（Chain-of-Thought Reasoning）和创新的"课程采样强化学习策略"（RLCS, Reinforcement Learning with Curriculum Sampling），使模型能够像人类一样在给出最终答案前展示完整的分析步骤，显著提升了跨模态因果推理的准确性与稳定性。项目已在Hugging Face、ModelScope和GitHub同步开源，提供完整的模型权重、训练代码和多域奖励系统。

二、功能特色

1. 多模态输入支持

GLM-4.1V-Thinking支持图像、视频、文档等多种模态的输入处理。特别在视频理解方面，能够解析最长两小时的视频内容，通过推理对时间、人物、事件和逻辑关系进行准确分析。对于静态图像，模型支持极端宽高比（超过200:1）和超高分辨率（4K以上）的输入。

2. 深度推理能力

与传统视觉语言模型不同，GLM-4.1V-Thinking在回答问题时会产生详细的推理过程，包括反思、回溯、重试和验证等策略。例如在解答数学题时，模型会逐步展示几何证明的每一步推导，而不仅仅是给出最终答案。这种"思考"机制使模型的输出更加透明和可靠。

3. 广泛的任务覆盖

模型通过混合训练融合了丰富的多模态能力，包括但不限于：

• 学科解题：支持数学、物理、生物、化学等STEM领域的看图解题

• 文档解读：对金融、政务、教育等领域的文档进行理解、抽取和问答

• GUI智能体：识别网页、电脑/手机屏幕元素，支持点击、滑动等指令执行

• 代码生成：基于输入图片自动编写前端代码，实现"看图写网页"

• 视觉定位：识别图片中的特定区域并抽取坐标位置

4. 卓越的性能表现

在多项基准测试中，GLM-4.1V-9B-Thinking展现出超越同参数规模模型的性能：

• 通用VQA任务：MMBench-V1.1-EN得分85.8，超越GPT-4o的84.4

• STEM推理：MMMU-Pro得分57.1，超越Qwen2.5-VL-72B的51.1

• 长文档理解：MMLongBench-Doc得分42.4 vs 72B模型的35.2

• 多模态编程：Design2Code任务得分64.7，显著领先竞品

三、技术细节

1. 模型架构

GLM-4.1V-Thinking采用三组件设计：

1. 视觉编码器（ViT Encoder）：基于AIMv2-Huge架构，将原始2D卷积替换为3D卷积以处理视频输入，实现2倍时间下采样

2. MLP投影器：将视觉特征对齐到语言模型的token空间

3. 语言解码器：基于GLM架构，扩展3D旋转位置编码（3D-RoPE）增强多模态空间理解

针对分辨率适应问题，模型融合了2D旋转位置编码（2D-RoPE）处理极端宽高比，同时保留ViT的绝对位置嵌入并通过双三次插值动态适配分辨率。对于视频输入，在每帧后插入时间索引token以增强时间理解能力。

2. 训练流程

模型训练分为三个阶段：

阶段一：多模态预训练

• 数据规模：超过100亿图文对，经过CLIP模型筛选（相似度>0.3）

• 数据处理：采用概念平衡重采样和"重新描述"模型改善数据质量

• 训练配置：120,000步，序列长度8K，批量1,536

阶段二：监督微调（SFT）

• 构建长思维链语料库，统一响应格式：<think>{推理过程}</think> <answer>{答案}</answer>

• 序列长度扩展至32K，增加视频和超长序列数据

阶段三：强化学习优化（RLCS）

• 动态难度采样：根据模型当前能力调整样本难度

• 多领域统一奖励系统：覆盖STEM、图表理解、GUI交互等

• 关键优化：移除KL损失、使用top-p=1采样

3. 核心创新

1. 课程采样强化学习（RLCS）：动态调整训练样本难度分布，重点关注中等难度样本

2. 多模态交错数据处理：对网页数据去除无关图片和广告，学术书籍使用PDF深度解析

3. 跨领域泛化：不同模态任务训练相互促进，如STEM训练提升GUI交互能力

四、应用场景

1. 教育领域

模型可帮助学生解决STEM问题，如2025年高考数学真题的逐步解析。在MathVista测试中，其80.7的得分显著高于GPT-4o的64.0，展示了强大的数学可视化推理能力。

2. 企业应用

• 文档处理：理解金融报告、合同等复杂文档

• 商业智能：分析利润图表并提取关键信息，如识别索尼公司6.3B美元的最高利润

• 自动化办公：根据指令创建会议日程，输出如{"action_type": "click", "box_2d": [[27,840,122,885]]}的GUI操作

3. 开发辅助

• 前端开发：输入设计图可自动生成React代码，如创建包含订单管理系统的完整网页

• 调试辅助：分析代码执行问题并提供解决方案

4. 科研支持

帮助研究人员快速理解学术论文中的图表和公式，在AI2D科学图表理解测试中取得87.9的高分。

五、相关链接

• GitHub: https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking

• Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

• 魔搭社区Demo: https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo

• 技术论文：https://arxiv.org/abs/2507.01006

六、总结

GLM-4.1V-Thinking作为一款开源的多模态推理大模型，通过创新的RLCS训练框架和精心的架构设计，在9B参数规模下实现了与更大模型媲美甚至超越的性能表现。其核心价值在于将多模态理解从简单的"感知"提升到"认知"层面，通过透明的思维链推理过程，使AI系统的输出更加可靠和可解释。项目提供的完整开源资源，包括基座模型、推理模型、训练代码和多域奖励系统，为研究者和开发者探索视觉语言模型的能力边界提供了强大工具，有望推动教育、企业应用、科研等多个领域的智能化升级。