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【读代码】GLM-4.1V-Thinking:开源多模态推理模型的创新实践

一、基本介绍

1.1 项目背景

GLM-4.1V-Thinking是清华大学KEG实验室推出的新一代开源视觉语言模型,基于GLM-4-9B-0414基础模型构建。该项目通过引入"思维范式"和强化学习课程采样(RLCS)技术,显著提升了模型在复杂任务中的推理能力。其创新点包括:

  • 64k超长上下文支持:可处理长达64k token的输入序列
  • 4K分辨率处理:支持任意纵横比的图像输入
  • 多模态推理强化:在数学推理、长文本理解等18项基准测试中超越72B参数模型
  • 中英双语支持:原生支持中文和英文的混合输入

1.2 技术定位

与同类模型(如CogVLM2、Qwen-VL)相比,GLM-4.1V-Thinking实现了三大突破:

# 模型能力对比示意
models = {
http://www.dtcms.com/a/270422.html

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