随着大模型从“能看懂”走向“会思考”，视觉语言模型（VLM）在多模态复杂推理上的瓶颈日益凸显。智谱AI最近开源的GLM-4.1V-Thinking系列，首次将“思维链+课程强化学习”引入10B量级VLM，以“小体积、大思考”刷新行业上限。本文以技术视角拆解其原理、功能、性能与落地实践，为开发者与研究者提供一份系统参考。

一、项目概述  

GLM-4.1V-Thinking 是智谱AI基于GLM-4V架构推出的开源视觉语言模型家族，主打“思维链推理+课程采样强化学习”，在10B参数规模实现72B模型的推理能力，支持图像、视频、文档等多模态输入，面向教育、内容创作、行业智能等场景。

二、技术原理  

（一）、整体架构  

1、视觉编码：AIMv2Huge ViT作为视觉骨干，2D/3D-RoPE支持任意分辨率、任意宽高比及4K高清图。 

2、特征对齐：MLP Adapter将视觉token映射到GLM语言模型空间，实现跨模态统一表示。 

3、语言解码：GLM-4-9B-0414基座，支持64 k上下文，双语（zh/en）生成。

（二）、训练策略  

1、预训练：大规模图文对、学术论文、STEM题库，构建通用视觉语言先验。 

2、思维链微调（CoT-SFT）：引入长链推理样本，教会模型“先思考后回答”。 

3、课程采样强化学习（RLCS）：按难度动态采样，减少过拟合，提升跨任务稳定性。

（三）、创新点  

1、首次在10B级VLM中引入显式<think>标签，生成可解释推理路径。 

2、2D-RoPE+3D-RoPE组合，兼顾空间与时间维度建模。 

3、RLCS策略使训练效率提升1.8倍，内存占用降低15%。

三、主要功能  

（一）、图像理解  

1、通用任务：目标检测、细粒度分类、OCR、图表问答。 

2、高阶任务：视觉指代表达、多图一致性判断。

（二）、视频处理  

1、时序事件链抽取，支持长视频（≤30 min）关键帧采样。 

2、视频描述与问答，可定位事件起止时间戳。

（三）、文档解析  

1、多页PDF/PPT语义检索，图表、公式、表格结构化输出。 

2、长文档跨页推理，结合图表数据进行问答。

（四）、数学与科学推理  

1、多步数学题解：几何证明、代数推导、物理公式计算。 

2、实验数据分析：读取实验曲线图并给出结论。

（五）、逻辑与跨模态推理  

1、因果推断：图文混合的“如果…那么…”场景。 

2、视觉锚定：根据图像细节回答开放域问题。

四、性能评测表现  

GLM-4.1V-9B-Thinking 在回答准确性、内容丰富度与可解释性方面， 全面超越传统的非推理式视觉模型。在28项评测任务中有23项达到10B级别模型最佳，甚至有18项任务超过8倍参数量的Qwen-2.5-VL-72B。

五、应用场景  

（一）、教育辅导

例如，学生在完成作业时，无论是数学、物理等理科作业中遇到的难题，还是语文、英语等文科作业中的阅读理解问题，只需将作业拍照上传，系统就能快速给出步骤化的详细解析。对于包含手写公式的作业，系统能够精准识别公式内容，并进行正确的推导和解答，帮助学生深入理解知识点，掌握解题思路。

（二）、内容创作

例如，商家在推广产品时，只需输入产品图片和相关关键词，系统就能自动生成小红书、亚马逊等平台的多语言营销文案。文案内容不仅能够突出产品的特点和优势，还能根据不同平台的用户喜好和语言风格进行定制，吸引更多的潜在客户，提高产品的销售量。

（三）、智能交互

例如，在客服领域，当用户遇到问题并上传截图、视频等相关资料时，客服机器人能够利用模型对这些资料进行分析，快速定位故障原因，并提供相应的解决方案。

（四）、行业智能

例如，在医疗领域，医生可以将患者的医疗影像（如X光、CT、MRI等）与病历文本进行联合输入，系统能够对影像和文本进行综合分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

（五）、娱乐生活

例如，在旅游前，用户可以上传旅游目的地的图片或输入相关关键词，系统能够自动生成详细的旅游攻略，包括景点推荐、美食介绍、交通路线规划等。在旅游过程中，用户可以随时上传当地的风景图片，获取图片中景点的详细信息和历史文化背景，丰富旅游体验。

六、快速使用

（一）、安装依赖

安装transformers

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

（一）、模型推理

以下是模型推理示例：

from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGenerationimport torch
MODEL_PATH = "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking"messages = [    {        "role": "user",        "content": [            {                "type": "image",                "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fa/Grayscale_8bits_palette_sample_image.png"            },            {                "type": "text",                "text": "describe this image"            }        ],    }]processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH, use_fast=True)model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained(    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,    torch_dtype=torch.bfloat16,    device_map="auto",)inputs = processor.apply_chat_template(    messages,    tokenize=True,    add_generation_prompt=True,    return_dict=True,    return_tensors="pt").to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=8192)output_text = processor.decode(generated_ids[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=False)print(output_text)

结语  

GLM-4.1V-Thinking以10B参数打破“模型越大能力越强”的刻板印象，通过思维链推理与课程强化学习，将视觉语言模型的性价比推向新高度。无论你是研究者、开发者还是行业用户，都能从中找到落地路径。可以访问下方官方地址，动手体验实践！

项目地址

GitHub：https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking 

Hugging Face：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking 

ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking 

技术论文：https://arxiv.org/abs/2507.01006

（文：小兵的AI视界）