智谱 AI 再出奇招！GLM-4.5V 横空出世，问鼎开源最强视觉模型
AI 圈又迎来重磅消息！智谱 AI 正式发布基于 MoE 架构的新一代视觉推理模型 GLM-4.5V。它不仅在多项基准测试中称霸，更以开源的姿态向所有开发者开放。这篇文章将带您深入了解，为什么 GLM-4.5V 会被誉为当前开源领域的性能怪兽。
你没看错，AI 的进化速度从来不会让人失望。就在大家还在热烈讨论大型语言模型（LLM）的各种可能性时，智谱 AI (Zhipu AI) 悄悄地投下了一颗震撼弹——正式推出新一代旗舰级视觉语言模型 (VLM)：GLM-4.5V。
这不仅仅是一次常规的产品更新。GLM-4.5V 的出现，可以说直接拉高了整个开源社区的技术天花板。它不仅支持图片、文字等多模态输入，更在多个权威的基准测试中，以压倒性的分数击败了众多竞争对手，达到了所谓的 SOTA (State-of-the-Art) 水平。
那么，这个模型到底有什么能耐？让我们一起来看看。
先别急着看分数，聊聊它的“心脏”—— MoE 架构
在深入探讨性能之前，我们得先了解 GLM-4.5V 的核心设计：MoE (Mixture-of-Experts) 架构，也就是“混合专家”架构。
这是什么概念呢？你可以把它想象成一个顶尖的顾问团队。传统的大模型就像是一位试图精通所有领域的通才，虽然知识渊博，但在处理特定专业问题时，可能不够深入。而 MoE 架构不同，它内部拥有多个“专家网络”，每个专家都专精于某个特定领域，例如图像识别、文字理解、逻辑推理等。
当模型接收到一个任务时，一个“门控网络”(Gating Network) 会聪明地判断该把这个任务交给哪几位专家处理最有效率。这样做有什么好处？
- 更高的效率： 不再需要动用整个庞大的模型来处理所有问题。GLM-4.5V 的总参数高达 1060 亿，但每次处理任务时，仅需活化约 120 亿的参数。这就像你只需要请团队里的两三位相关专家开会，而不是把全公司的人都叫来。
- 更强的性能： 术业有专攻。由专门的“专家”处理特定任务，自然能取得比“通才”更好的结果。
这也是为什么 GLM-4.5V 能在保持相对较低运算成本的同时，爆发出惊人性能的秘密武器。
数据会说话：GLM-4.5V 的惊人表现
空口无凭，我们直接来看数据。智谱 AI 公布的基准测试成绩单，可以说是相当亮眼。在这份详细的比较中，GLM-4.5V 与 Step-3、Qwen2.5-VL 等知名模型进行了正面交锋。
老实说，结果有点一面倒。
| Benchmarks | GLM-4.5V (106B, A12B w/ thinking) | Step-3 (321B A3B w/ thinking) | Qwen2.5-VL (72B w/o thinking) | GLM-4.1V (9B w/ thinking) | Kimi-VL-2506 (16B A3B w/ thinking) | Gemma-3 (27B w/o thinking) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| General VQA | ||||||
| MMBench v1.1 | 88.2 | 81.1* | 88.0 | 85.8 | 84.4 | 80.1* |
| MMBench v1.1 (CN) | 88.3 | 81.5* | 86.7* | 84.7 | 80.7* | 80.8* |
| MMStar | 75.3 | 69.0* | 70.8 | 72.9 | 70.4 | 60.0* |
| BLINK (val) | 65.3 | 62.7* | 58.0* | 65.1 | 53.5* | 52.9* |
| MUIRBENCH | 75.3 | 75.0* | 62.9* | 74.7 | 63.8* | 50.3* |
| HallusionBench | 65.4 | 64.2 | 56.8* | 63.2 | 59.8* | 45.8* |
| ZeroBench (sub) | 23.4 | 23.0 | 19.5* | 19.2 | 16.2* | 17.7* |
| GeoBench | 79.7 | 72.9 | 74.3* | 76.0 | 48.0* | 57.5* |
| STEM | ||||||
| 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* |
| MathVerse | 72.1 | 62.7* | 47.8* | 68.4 | 54.6* | 34.0* |
| DynaMath | 53.9 | 50.1 | 36.1* | 42.5 | 28.1* | 28.5* |
| LogicVista | 62.4 | 60.2* | 56.2* | 60.4 | 51.4* | 47.3* |
| AI2D | 88.1 | 83.7* | 87.6* | 87.9 | 81.9* | 80.2* |
| WeMath | 68.8 | 59.8 | 46.0* | 63.8 | 42.0* | 37.9* |
| Long Document OCR & Chart | ||||||
| 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* |
| ChartQAPRO | 64.0 | 56.4 | 46.7* | 59.5 | 23.7* | 37.6* |
| ChartMuseum | 55.3 | 40.0* | 39.6* | 48.8 | 33.6* | 23.9* |
| Visual Grounding | ||||||
| RefCOCO-avg (val) | 91.3 | 20.2* | 90.3 | 85.3 | 33.6* | 2.4* |
| TreeBench | 50.1 | 41.3* | 42.3 | 37.5 | 41.5* | 33.8* |
| Ref-L4-test | 89.5 | 12.2* | 80.8* | 86.8 | 51.3* | 2.5* |
| Spatial Reco & Reasoning | ||||||
| OmniSpatial | 51.0 | 47.0* | 47.9 | 47.7 | 37.3* | 40.8* |
| CV-Bench | 87.3 | 80.9* | 82.0* | 85.0 | 79.1* | 74.6* |
| ERQA | 50.0 | 44.5* | 44.8* | 45.8 | 36.0* | 37.5* |
| All-Angles Bench | 56.9 | 52.4* | 54.4* | 52.7 | 48.9* | 48.2* |
| GUI Agents | ||||||
| OSWorld | 35.8 | / | 8.8 | 14.9 | 8.2 | 4.4* |
| AndroidWorld | 57.0 | / | 35.0 | 41.7 | / | 34.8* |
| WebVoyagerSom | 84.4 | / | 40.4* | 69.0 | / | 3.4* |
| Webquest-SingleQA | 76.9 | 60.5* | 72.1 | 72.1 | 35.6* | 31.2* |
| Webquest-MultQA | 60.6 | 52.8* | 52.1* | 54.7 | 11.1* | 36.5* |
| Coding | ||||||
| Design2Code | 82.2 | 34.1 | 41.9* | 64.7 | 38.8 | 16.1 |
| Flame-React-Eval | 82.5 | 63.8 | 46.3* | 72.5 | 36.3 | 27.5 |
| Video Understanding | ||||||
| VideoMME (w/o sub) | 74.6 | / | 73.3 | 68.2 | 67.8 | 58.9* |
| VideoMME (w/ sub) | 80.7 | / | 79.1 | 73.6 | 71.9 | 68.4* |
| MMVU | 68.7 | / | 62.9 | 59.4 | 57.5 | 57.7* |
| VideoMMU | 72.4 | / | 60.2 | 61.0 | 65.2 | 54.5* |
| LVBench | 53.8 | / | 47.3 | 44.0 | 47.6* | 45.9* |
| MotionBench | 62.4 | / | 56.1* | 59.0 | 54.3* | 47.8* |
| MVBench | 73.0 | / | 70.4 | 68.4 | 59.7* | 43.5* |
注：带星号 () 的分数为实验室重复实验结果。*
从图表中可以看到，GLM-4.5V 在绝大多数项目上都以粗体分数领先，特别是在通用视觉问答 (General VQA)、STEM、甚至连长文件光学字符识别 (OCRBench) 方面的表现都相当亮眼。这证明它不仅擅长“看图说故事”，更具备深厚的逻辑推理和专业知识理解能力。
一个有趣的点是，即使面对像 Step-3 这样总参数高达 3210 亿的巨无霸模型，GLM-4.5V 依然在多个关键项目上胜出。这再次证明了 MoE 架构在效率与性能上的绝佳平衡。
从测试到现实：这对我们意味着什么？
基准测试的分数固然重要，但这些数字转化到现实世界中，又能带来哪些改变呢？
- 更聪明的 AI 助理： 你可以丢给它一张会议白板的照片，它能自动整理成会议记录；或是一张复杂的财务报表截图，它能帮你分析关键数据。
- 自动化能力再升级： 在 GUI Agents 测试中的优异表现，代表它有潜力操作软件界面，实现真正的“软件机器人”，自动完成订票、填表单等繁琐任务。
- 开发者的得力助手： 开发者可以利用它的视觉理解能力，将 UI 设计图直接转换成代码，或让它“看懂”应用程序的错误截图来辅助除错。
简单来说，GLM-4.5V 的出现，让 AI 更接近人类的“眼脑协同”工作模式，而不仅仅是一个会聊天的机器。
开源的力量：人人都能触及的顶尖技术
最让人兴奋的一点是，智谱 AI 选择将如此强大的 GLM-4.5V 开源。
这意味着，无论你是独立开发者、学术研究者，还是新创公司的工程师，现在都可以通过 Hugging Face 平台下载模型，或通过 API 服务，将这个顶尖的视觉推理能力整合到自己的应用程序中。
开源的决定，无疑会极大地加速整个 AI 生态系的创新。我们可以预见，未来将会涌现出更多基于 GLM-4.5V 的有趣应用，从智慧教育、医疗影像分析到互动娱乐，可能性无穷。
总结来说，GLM-4.5V 不仅仅是一个性能强大的新模型，它更像是智谱 AI 向全球开发者发出的一封邀请函，邀请大家共同探索多模态 AI 的未来。这场由视觉和语言共同驱动的技术革命，才正要开始。
