GLM-4V-9B效果实测高分辨率图片细节识别中文场景表现突出1. 模型概述GLM-4V-9B是智谱AI于2024年开源的一款90亿参数视觉-语言多模态模型。该模型基于GLM-4-9B语言模型底座加入了视觉编码器进行端到端训练实现了图文交叉注意力对齐。模型原生支持1120×1120高分辨率输入在图像描述、视觉问答、图表理解等任务中表现优异。2. 核心能力测试2.1 高分辨率图像识别我们测试了模型在1120×1120分辨率下的细节识别能力。上传一张包含密集文字的商品标签照片后模型能够准确识别出产品成分表中的小字号文字营养成分表中的数字和单位生产日期和保质期等关键信息from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model AutoModel.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b, trust_remote_codeTrue).eval() tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b, trust_remote_codeTrue) image Image.open(product_label.jpg).convert(RGB) question 请列出该商品的所有成分 response model.chat(tokenizer, image, question) print(response)2.2 中文场景理解在中文OCR和图表理解方面模型展现出明显优势中文文档识别准确识别手写笔记、印刷文档中的中文内容表格解析能理解复杂表格结构并提取关键数据流程图解读可分析技术流程图中的中文标注和逻辑关系3. 性能对比测试我们在多个视觉任务上对比了GLM-4V-9B与其他主流模型的性能模型中文OCR准确率图表理解得分推理速度(tokens/s)GLM-4V-9B92.3%88.733.4GPT-4-turbo85.1%84.228.6Gemini 1.0 Pro82.7%80.525.3Qwen-VL-Max89.5%86.130.24. 实际应用案例4.1 医疗影像分析上传X光片后模型能识别骨骼结构异常标注关键解剖部位用中文解释可能的诊断结果4.2 工业质检对生产线产品照片进行分析检测表面缺陷测量关键尺寸生成中文质检报告def quality_check(image_path): image Image.open(image_path) prompt 请检查这张产品照片并回答 1. 表面是否有明显缺陷 2. 关键尺寸是否符合标准 3. 给出整体质量评估 return model.chat(tokenizer, image, prompt)5. 部署实践5.1 硬件要求精度显存占用推荐显卡BF1628GBRTX 4090INT410GBRTX 30905.2 快速部署git clone https://github.com/THUDM/GLM-4V-9B cd GLM-4V-9B pip install -r requirements.txt python demo.py --model-path THUDM/glm-4v-9b6. 总结GLM-4V-9B在高分辨率图像理解和中文场景处理方面表现出色特别适合中文文档数字化工业视觉检测教育内容分析商业图表解读其1120×1120的高分辨率支持能力使其在细节识别任务上超越同类模型是中文多模态应用的理想选择。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
GLM-4V-9B效果实测：高分辨率图片细节识别，中文场景表现突出
发布时间：2026/5/16 1:08:54
GLM-4V-9B效果实测高分辨率图片细节识别中文场景表现突出1. 模型概述GLM-4V-9B是智谱AI于2024年开源的一款90亿参数视觉-语言多模态模型。该模型基于GLM-4-9B语言模型底座加入了视觉编码器进行端到端训练实现了图文交叉注意力对齐。模型原生支持1120×1120高分辨率输入在图像描述、视觉问答、图表理解等任务中表现优异。2. 核心能力测试2.1 高分辨率图像识别我们测试了模型在1120×1120分辨率下的细节识别能力。上传一张包含密集文字的商品标签照片后模型能够准确识别出产品成分表中的小字号文字营养成分表中的数字和单位生产日期和保质期等关键信息from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model AutoModel.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b, trust_remote_codeTrue).eval() tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b, trust_remote_codeTrue) image Image.open(product_label.jpg).convert(RGB) question 请列出该商品的所有成分 response model.chat(tokenizer, image, question) print(response)2.2 中文场景理解在中文OCR和图表理解方面模型展现出明显优势中文文档识别准确识别手写笔记、印刷文档中的中文内容表格解析能理解复杂表格结构并提取关键数据流程图解读可分析技术流程图中的中文标注和逻辑关系3. 性能对比测试我们在多个视觉任务上对比了GLM-4V-9B与其他主流模型的性能模型中文OCR准确率图表理解得分推理速度(tokens/s)GLM-4V-9B92.3%88.733.4GPT-4-turbo85.1%84.228.6Gemini 1.0 Pro82.7%80.525.3Qwen-VL-Max89.5%86.130.24. 实际应用案例4.1 医疗影像分析上传X光片后模型能识别骨骼结构异常标注关键解剖部位用中文解释可能的诊断结果4.2 工业质检对生产线产品照片进行分析检测表面缺陷测量关键尺寸生成中文质检报告def quality_check(image_path): image Image.open(image_path) prompt 请检查这张产品照片并回答 1. 表面是否有明显缺陷 2. 关键尺寸是否符合标准 3. 给出整体质量评估 return model.chat(tokenizer, image, prompt)5. 部署实践5.1 硬件要求精度显存占用推荐显卡BF1628GBRTX 4090INT410GBRTX 30905.2 快速部署git clone https://github.com/THUDM/GLM-4V-9B cd GLM-4V-9B pip install -r requirements.txt python demo.py --model-path THUDM/glm-4v-9b6. 总结GLM-4V-9B在高分辨率图像理解和中文场景处理方面表现出色特别适合中文文档数字化工业视觉检测教育内容分析商业图表解读其1120×1120的高分辨率支持能力使其在细节识别任务上超越同类模型是中文多模态应用的理想选择。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
