المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.
تقول تحديثات المشروع في بطاقة النموذج "2025/08/11: We released GLM-4.5V"؛ وأدرجت OpenRouter[6] النموذج z-ai/glm-4.5v في 11 أغسطس 2025، وتبعتها مراجعة GLM-4.5V في ورقة arXiv[5] في 13 أغسطس، بينما رُفعت أوزان Hugging Face في 10 أغسطس بالتوقيت العالمي.
Z.ai developer docs: GLM-4.5V visual reasoning model on an MoE architecture with 106B total and 12B active parameters, based on GLM-4.5-Air; Thinking Mode, web-page coding, grounding, GUI agents, long-document and video understanding; $0.6 and $1.8 per million input and output tokens, 16K max output; 42 benchmarks.[1]
SiliconFlow launch post for its hosted GLM-4.5V: state of the art on 42 vision-language benchmarks, 66K-token context, 3D convolution for video, bicubic interpolation, 3D-RoPE, and three-stage training with RLVR and RLHF; hosted at $0.14 and $0.86 per million tokens. Page date is internally inconsistent, so it is not used for dating.
Labellerr explainer (15 Sep 2025): GLM-4.5V is the vision-language member of the GLM-4.5 family, built on GLM-4.5-Air, with 3D-RoPE for spatial relationships, image and video reasoning, GUI-agent tasks, chart parsing and precise grounding; source of the architecture figure.
GLM-V paper (v3 of 13 Aug 2025 added GLM-4.5V): evaluation on 42 public benchmarks, state of the art on nearly all tasks among similar-size open models and competitive with or better than Gemini-2.5-Flash on some tasks including coding and GUI agents; GLM-4.1V-9B-Thinking beats Qwen2.5-VL-72B on 29 benchmarks.[1]
هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.
العنوان الأصلي: GLM-4.5V Released
مجموعة جزئية من صفوف مخطط GLM-4.5V الخاص بـ Z.ai على docs.z.ai؛ تشير "*" إلى النتائج التي أعادت Z.ai إنتاجها بنفسها وتشير "/" إلى ما لم يُبلَّغ عنه[2].
| المعيار | GLM-4.5V (106B-A12B, تفكير) | Step-3 (321B-A38B, تفكير) | Qwen2.5-VL 72B (بدون تفكير) | GLM-4.1V 9B (تفكير) | Kimi-VL-2506 (16B-A3B, تفكير) | Gemma-3 27B (بدون تفكير) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMBench v1.1 | 88.2 | 81.1* | 88.0 | 85.8 | 84.4 | 80.1* |
| MMStar | 75.3 | 69.0* | 70.8 | 72.9 | 70.4 | 60.0* |
| MMMU (val) | 75.4 | 74.2 | 70.2 | 68.0 | 64.0 | 62.0* |
| MMMU Pro | 65.2 | 58.6 | 51.1 | 57.1 | 46.3 | 37.4* |
| MathVista | 84.6 | 79.2* | 74.8 | 80.7 | 80.1 | 64.3* |
| MathVision | 65.6 | 64.8 | 38.1 | 54.4 | 54.4* | 39.8* |
| AI2D | 88.1 | 83.7* | 87.6* | 87.9 | 81.9* | 80.2* |
| MMLongBench-Doc | 44.7 | 31.8* | 35.2* | 42.4 | 42.1 | 28.4* |
| OCRBench | 86.5 | 83.7 | 85.1* | 84.2 | 86.9 | 75.9* |
| RefCOCO-avg (val) | 91.3 | 20.2* | 90.3 | 85.3 | 33.6* | 2.4* |
| OSWorld | 35.8 | / | 8.8 | 14.9 | 8.2 | 6.2* |
| AndroidWorld | 57.0 | / | 35.0 | 41.7 | / | 4.4* |
| WebVoyagerSom | 84.4 | / | 40.4* | 69.0 | / | 34.8* |
| Design2Code | 82.2 | 34.1 | 41.9* | 64.7 | 38.8 | 16.1 |
| VideoMME (بدون ترجمة) | 74.6 | / | 73.3 | 68.2 | 67.8 | 58.9* |
| VideoMMMU | 72.4 | / | 60.2 | 61.0 | 65.2 | 54.5* |