Точный ID весов
zai-org/glm-4v-9b
Модель Z.ai
zai-org/glm-4v-9b — точный опубликованный репозиторий самостоятельной мультимодальной GLM-4V-9B. Карточка описывает китайско-английский многоходовый диалог по изображению до 1120 × 1120 и поддержку 8K контекста. Это не компонент голосовой системы, не алиас текстовой glm-4-9b-chat и не более поздняя модель серии GLM-4.6V.
Коротко
Уместный пользовательский сценарий — вопрос по отдельному изображению: объяснить схему, прочитать заметную подпись, сопоставить предметы на фото или уточнить деталь в следующем сообщении. Паспорт прямо перечисляет визуальное восприятие, текст на изображениях и диаграммы. Но представленные там сравнительные таблицы — собственная оценка разработчика на старых наборах, не независимая гарантия для современных документов. Для делового процесса следует собирать короткий корпус изображений с проверенными ответами и считать ошибки распознавания отдельно от ошибок рассуждения. Наличие диалога не заменяет ручную проверку плохо читаемой подписи.
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
zai-org/glm-4v-9b
изображение и текст
9B по паспорту
8K по паспорту
GLM-4; отдельный LICENSE
Сценарии
Выбирайте этот checkpoint, если нужен воспроизводимый исторический baseline серии GLM-4 с визуальным входом, либо сравнение старого и нового подходов на одинаковых изображениях. Для длинных многостраничных документов его паспортные 8K ограничивают сценарий; более поздние GLM-V следует тестировать отдельно. Для текстового чата без изображения имеет смысл сравнить с glm-4-9b-chat, но нельзя объявлять веса эквивалентными. Если планируется коммерческий продукт, сначала изучите отдельную лицензию GLM-4 и процесс регистрации, а не исходите из MIT-меток новых моделей.
До внедрения
Паспорт указывает 8K контекста и визуальный диалог при 1120 × 1120, а не обещание безошибочного чтения любой страницы. Исторический пример запуска ссылается на THUDM/glm-4v-9b и trust_remote_code=True, хотя проверяемый inventory ID — zai-org/glm-4v-9b; перед исполнением удалённого кода проверьте точный репозиторий и ревизию. Для чувствительных изображений учитывайте риск хранения данных, а для действий на основании распознанного текста оставьте проверку источника. Авторские benchmark-сравнения не рассматриваются здесь как текущий AA-рейтинг.
У этого репозитория метка License: glm-4 и собственный файл LICENSE. Его английский текст разрешает бесплатное академическое использование; для коммерческого применения требует регистрацию через форму лицензиара и соблюдение условий, включая передачу текста лицензии и заметное «Built with glm-4» в перечисленных случаях распространения либо предоставления продукта. Это существенно отличается от MIT-меток новых GLM-V. Форма и юридическая применимость требуют отдельной актуальной проверки перед запуском; профиль не заявляет готового коммерческого разрешения, API, цены или регионального доступа.
Русский язык
Официальная карточка говорит о китайском и английском; русский язык не заявлен как проверенная сильная сторона. Кириллицу на графике, мелкий текст в скане и смешанные русско-английские обозначения надо оценивать отдельно. Для важного числового поля потребуйте ссылку на область изображения и сверку человеком.
Внутри линейки
Выберите до четырёх версий и сопоставьте задачу, контекст и доступ. Неуказанная цена не считается нулевой.
Сопоставлены назначение и подтверждённые характеристики. Отсутствие значения не означает ноль.
диалог по одной схеме или фотографии
локальная проверка вопросов по изображению
вопросы по диаграммам и визуальным отчётам
Другие провайдеры
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
Уместный пользовательский сценарий — вопрос по отдельному изображению: объяснить схему, прочитать заметную подпись, сопоставить предметы на фото или уточнить деталь в следующем сообщении. Паспорт прямо перечисляет визуальное восприятие, текст на изображениях и диаграммы. Но представленные там сравнительные таблицы — собственная оценка разработчика на старых наборах, не независимая гарантия для современных документов. Для делового процесса следует собирать короткий корпус изображений с проверенными ответами и считать ошибки распознавания отдельно от ошибок рассуждения. Наличие диалога не заменяет ручную проверку плохо читаемой подписи.
Публичный checkpoint Qwen/Qwen3.8-27B принимает текст и визуальные материалы и возвращает текст. Облачная версия Qwen — отдельный канал доступа.
Kimi K3 принимает текст и изображения, работает через официальный API и имеет опубликованные веса. Для API заявлен контекст до миллиона токенов.
Связи
Проверка сведений
Карточка ранней GLM-4V делает акцент на китайско-английском визуальном диалоге, распознавании текста и понимании диаграмм. Для оценки подготовьте изображения с заранее отмеченными подписями, значениями и областью, из которой следует ответ. Отдельно считайте неверно прочитанную цифру, неверную связь элементов схемы и уверенный ответ при нечитаемом исходнике. Указанные 1120 × 1120 и 8K описывают паспортные параметры, а не качество на любом скане; старые сравнительные таблицы не превращают этот checkpoint в универсальный инструмент OCR.
Страница открыта под zai-org/glm-4v-9b, а сохранённый авторский пример кода использует старый префикс THUDM и trust_remote_code. Это повод явно закрепить используемый репозиторий и ревизию, проверить зависимые пакеты и просмотреть исполняемый код перед тестом. Воспроизводимость здесь важнее дословного переноса устаревшего сниппета. Так модель остаётся самостоятельным проверяемым checkpoint, а не расплывчатым названием семейства или ссылкой на произвольное демо.
У точного репозитория есть не только метка glm-4, но и сам LICENSE. В документе академическое и коммерческое использование различены: коммерческое требует регистрации, а для указанных способов распространения предусмотрены текст лицензии и обозначение «Built with glm-4». Эти требования нельзя заменять MIT по аналогии с GLM-4.6V-Flash. Перед коммерческим использованием перечитайте актуальный текст и подтвердите регистрацию с ответственным юристом; это редакционная фиксация первоисточника, а не юридическое заключение.
Вопросы и ответы
Уместный пользовательский сценарий — вопрос по отдельному изображению: объяснить схему, прочитать заметную подпись, сопоставить предметы на фото или уточнить деталь в следующем сообщении. Паспорт прямо перечисляет визуальное восприятие, текст на изображениях и диаграммы. Но представленные там сравнительные таблицы — собственная оценка разработчика на старых наборах, не независимая гарантия для современных документов. Для делового процесса следует собирать короткий корпус изображений с проверенными ответами и считать ошибки распознавания отдельно от ошибок рассуждения. Наличие диалога не заменяет ручную проверку плохо читаемой подписи.
Официальная карточка говорит о китайском и английском; русский язык не заявлен как проверенная сильная сторона. Кириллицу на графике, мелкий текст в скане и смешанные русско-английские обозначения надо оценивать отдельно. Для важного числового поля потребуйте ссылку на область изображения и сверку человеком.
Подходящие сценарии: диалог по одной схеме или фотографии; историческое сравнение GLM-4V с новыми GLM-V; исследовательский тест визуального OCR на двуязычном корпусе.
Выбирайте этот checkpoint, если нужен воспроизводимый исторический baseline серии GLM-4 с визуальным входом, либо сравнение старого и нового подходов на одинаковых изображениях. Для длинных многостраничных документов его паспортные 8K ограничивают сценарий; более поздние GLM-V следует тестировать отдельно. Для текстового чата без изображения имеет смысл сравнить с glm-4-9b-chat, но нельзя объявлять веса эквивалентными. Если планируется коммерческий продукт, сначала изучите отдельную лицензию GLM-4 и процесс регистрации, а не исходите из MIT-меток новых моделей.
Паспорт указывает 8K контекста и визуальный диалог при 1120 × 1120, а не обещание безошибочного чтения любой страницы. Исторический пример запуска ссылается на THUDM/glm-4v-9b и trust_remote_code=True, хотя проверяемый inventory ID — zai-org/glm-4v-9b; перед исполнением удалённого кода проверьте точный репозиторий и ревизию. Для чувствительных изображений учитывайте риск хранения данных, а для действий на основании распознанного текста оставьте проверку источника. Авторские benchmark-сравнения не рассматриваются здесь как текущий AA-рейтинг.
Каталог GPT House
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.