GLM-4.5V: Przełom w otwartych multimodalnych modelach AI od Zhipu AI

Zhipu AI oficjalnie wprowadziło na rynek oraz udostępniło w ramach rozwiązań open-source, model GLM-4.5V. Jest to nowa generacja wizualno-językowych modeli (VLM), która stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju otwartej sztucznej inteligencji multimodalnej.

GLM-4.5V, bazujący na architekturze GLM-4.5-Air z 106 miliardami parametrów, z czego 12 miliardów aktywnych dzięki strukturze „Mixture-of-Experts” (MoE), dostarcza solidną wydajność w rzeczywistych zastosowaniach oraz niezrównaną wszechstronność w przetwarzaniu treści wizualnych i tekstowych. Kluczowe innowacje Zhipu AI zdają się skupiać na trzech obszarach: rozumieniu wizualnym, zaawansowanych zadaniach interfejsu graficznego (GUI) oraz analizie złożonych dokumentów i wykresów.

Kompleksowe rozumienie wizualne i przestrzenne

GLM-4.5V imponuje zaawansowanym rozumieniem sceny, analizą wielu obrazów jednocześnie oraz rozpoznawaniem przestrzennym. Model potrafi interpretować złożone relacje, identyfikować defekty produktów, analizować wskazówki geograficzne, a nawet wnioskować z wielu źródeł wizualnych jednocześnie. W dziedzinie wideo, dzięki konwolucyjnemu enkoderowi wizyjnemu 3D, przetwarza długie nagrania, segmentując je automatycznie i rozpoznając subtelne wydarzenia. Otwiera to drogę do zastosowań w tworzeniu scenorysów, analizie sportowej, monitoringu czy sumaryzacji wykładów. Integracja 3D Rotational Positional Encoding (3D-RoPE) zapewnia modelowi solidne postrzeganie trójwymiarowych relacji przestrzennych, co jest kluczowe dla interpretacji scen wizualnych i umiejscawiania elementów.

Zaawansowane zadania GUI i agentowe

Model wykazuje się efektywnością w odczytywaniu interfejsów aplikacji i pulpitów, lokalizowaniu przycisków oraz ikon. Jest to istotne dla automatyzacji procesów (RPA) i narzędzi wspomagających dostępność. GLM-4.5V może również planować i opisywać operacje na interfejsie graficznym, wspierając użytkowników w nawigacji po oprogramowaniu lub wykonywaniu złożonych zadań.

Analiza wykresów i długich dokumentów

GLM-4.5V potrafi analizować wykresy, infografiki i diagramy naukowe w plikach PDF czy prezentacjach, ekstrahując podsumowania i ustrukturyzowane dane, nawet z gęstych i długich dokumentów. Dzięki wsparciu dla kontekstu multimodalnego do 64 000 tokenów, model jest zdolny do parsowania i sumaryzacji rozbudowanych, bogatych w obrazy dokumentów, takich jak artykuły naukowe, umowy czy raporty zgodności, co czyni go użytecznym narzędziem dla analityki biznesowej i ekstrakcji wiedzy.

Architektura i innowacje treningowe

System integruje wydajny enkoder wizualny, adapter MLP i dekoder językowy, umożliwiając płynne łączenie informacji wizualnych i tekstowych. Wszystkie rodzaje danych – statyczne obrazy, wideo, GUI, wykresy i dokumenty – są traktowane jako pierwszorzędne dane wejściowe. Mimo posiadania 106 miliardów parametrów, architektura MoE aktywuje jedynie 12 miliardów podczas wnioskowania, zapewniając wysoką przepustowość i ekonomiczne wdrożenie bez utraty precyzji. GLM-4.5V wykorzystuje również 3D konwolucję do przetwarzania wideo i obrazów, umożliwiając analizę materiałów w wysokiej rozdzielczości przy zachowaniu efektywności. Wsparcie dla adaptacyjnej długości kontekstu (do 64K tokenów) pozwala na obsługę zapytań złożonych z wielu obrazów, połączonych dokumentów i długich dialogów w jednym przejściu. Innowacyjny reżim uczenia obejmuje masowe pre-trenowanie multimodalne, nadzorowane fine-tuningowanie oraz uczenie wzmacniające z próbkowaniem programowym (RLCS), co przekłada się na odporność modelu w rzeczywistych zastosowaniach.

„Tryb myślenia” – elastyczność rozumowania

Cechą wyróżniającą jest „tryb myślenia”, umożliwiający dostosowanie głębokości rozumowania. W trybie ON, model koncentruje się na głębokim, krok po kroku rozumowaniu, idealnym dla złożonych zadań, takich jak dedukcja logiczna czy analiza dokumentów. W trybie OFF, model generuje szybkie, bezpośrednie odpowiedzi, co sprawdza się w rutynowych zapytaniach. Użytkownik może kontrolować głębokość rozumowania modelu, równoważąc prędkość z precyzją.

Wydajność i realny wpływ

GLM-4.5V osiąga najnowocześniejsze wyniki w 41–42 publicznych benchmarkach multimodalnych, przewyższając zarówno otwarte, jak i niektóre komercyjne modele proprietarne w kategoriach takich jak STEM QA, rozumienie wykresów, operacje GUI i kompresja wideo. Wdrożenia w biznesie i badaniach przynoszą wartościowe rezultaty w detekcji defektów, automatycznej analizie raportów, tworzeniu cyfrowych asystentów oraz technologiach wspomagających dostępność. Udostępnienie modelu na licencji MIT demokratyzuje dostęp do zaawansowanego rozumowania multimodalnego, które wcześniej było zarezerwowane dla ekskluzywnych interfejsów API.