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GLM-4.1V-9B-Thinking-AWQ

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GLM-4.1V-9B-Thinking-AWQ
File size: 3,795 Bytes
e37d336
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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---
license: mit
pipeline_tag: text-generation
tags:
- glm4v
- AWQ
- vLLM
base_model:
  - ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking
base_model_relation: quantized
---
# GLM-4.1V-9B-Thinking-AWQ
基础型 [ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking](https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking)

### 【模型更新日期】
``` 
2025-07-03
1. 首次commit
2. 确定支持1、2、4卡的`tensor-parallel-size`启动
```

### 【依赖】

```
vllm==0.9.2
```

<div style="
    background: rgba(255, 193, 61, 0.15);
    padding: 16px;
    border-radius: 6px;
    border: 1px solid rgba(255, 165, 0, 0.3);
    margin: 16px 0;
">
### 【💡2025-07-03 临时安装命令💡】

```
pip3 install -r requirements.txt
git clone https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR/vllm.git
cd vllm
git checkout glm4_1-v
VLLM_USE_PRECOMPILED=1 pip install --editable .
```
</div>


### 【模型列表】

| 文件大小    | 最近更新时间       |
|---------|--------------|
| `6.9GB` | `2025-07-03` |



### 【模型下载】

```python
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('tclf90/GLM-4.1V-9B-Thinking-AWQ', cache_dir="本地路径")
```


### 【介绍】
# GLM-4.1V-9B-Thinking

<div align="center">
<img src=https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/99c5eb6563236f0ff43605d91d107544da9863b2/resources/logo.svg width="40%"/>
</div>
<p align="center">
    📖 查看 GLM-4.1V-9B-Thinking <a href="https://arxiv.org/abs/2507.01006" target="_blank">论文</a> 。
    <br>
    💡 立即在线体验 <a href="https://huggingface.co/spaces/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">Hugging Face</a> 或 <a href="https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo" target="_blank">ModelScope</a> 上的 GLM-4.1V-9B-Thinking。
    <br>
    📍 在 <a href="https://www.bigmodel.cn/dev/api/visual-reasoning-model/GLM-4.1V-Thinking">智谱大模型开放平台</a> 使用 GLM-4.1V-9B-Thinking 的API服务。
</p>

## 模型介绍

视觉语言大模型（VLM）已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂，VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外，
逐渐增强复杂任务中的推理能力，提升自身的准确性、全面性和智能化程度，使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。

基于 [GLM-4-9B-0414](https://github.com/THUDM/GLM-4) 基座模型，我们推出新版VLM开源模型 **GLM-4.1V-9B-Thinking**
，引入思考范式，通过课程采样强化学习 RLCS（Reinforcement Learning with Curriculum Sampling）全面提升模型能力，
达到 10B 参数级别的视觉语言模型的最强性能，在18个榜单任务中持平甚至超过8倍参数量的 Qwen-2.5-VL-72B。
我们同步开源基座模型 **GLM-4.1V-9B-Base**，希望能够帮助更多研究者探索视觉语言模型的能力边界。

![rl](https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/rl.jpeg)

与上一代的 CogVLM2 及 GLM-4V 系列模型相比，**GLM-4.1V-Thinking** 有如下改进：

1. 系列中首个推理模型，不仅仅停留在数学领域，在多个子领域均达到世界前列的水平。
2. 支持 **64k** 上下长度。
3. 支持**任意长宽比**和高达 **4k** 的图像分辨率。
4. 提供支持**中英文双语**的开源模型版本。

## 榜单信息

GLM-4.1V-9B-Thinking 通过引入「思维链」（Chain-of-Thought）推理机制，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。

![bench](https://raw.githubusercontent.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/refs/heads/main/resources/bench.jpeg)