我们用世界名画和Meme“拷打”了智谱9B的视觉推理模型，结果出人意料

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文章摘要

2025年上半年，AI开源领域的竞争聚焦于效率提升、多模态能力和智能体开发三大方向。参数规模不再是唯一追求，如何通过架构创新和训练方法优化实现“小模型强性能”成为关键突破点。智谱AI最新开源的GLM-4.1V-9B-Thinking模型正是这一趋势的典型代表，其仅9B参数却在18项测试中超越72B参数的竞品，展现出革命性的参数效率。

该模型的核心突破在于创新的“思考范式”架构。视觉编码器采用3D卷积处理时空信息，配合独创的2D-RoPE位置编码技术，可处理宽高比超200:1的极端尺寸图像。语言解码器升级为3D-RoPE结构，使多模态空间理解与文本生成能力同步提升。训练策略上采用三阶段进阶方案：多模态预训练奠定基础，思维链微调强化推理，最终通过课程采样强化学习（RLCS）实现能力跃升。这种动态调整难度的训练方式，使模型在STEM领域的准确率提升5-7%。

实际测试验证了其卓越的多场景适应能力。在高考数学题解析中，模型能自主选择最优解法并展示完整推导过程；视频理解测试时，不仅能精确定位27秒的烹饪动作细节，还能预判用户可能追问的“去油脂目的”；面对网络梗图，可准确解析技术文件后缀引发的认知偏差幽默；艺术创作任务中，更能将名画《阿尔诺芬尼夫妇像》的象征元素转化为金融服务的宣传文案，展现跨领域迁移能力。

性能评测数据显示，该模型在28项任务中23项达到同参数级最优，特别是在需要精细理解的图表分析（ChartQA）和长文档处理（MMMLongBench-Doc）任务中优势显著。GUI代理和代码生成能力的突出表现，使其成为构建自主智能体的理想基础。这种突破主要源于RL训练带来的系统性提升，而非简单的参数堆砌。

作为开源生态的重要补充，GLM-4.1V-9B-Thinking的发布降低了高质量多模态模型的应用门槛。其透明的推理过程和全面的任务处理能力，标志着AI从“答案生成器”向“任务执行者”的范式转变。随着10亿元战略资金的注入，更大参数的版本正在研发中，这将进一步推动智能体技术在产业端的落地应用。开发者可通过Hugging Face、ModelScope等平台体验模型，或通过智谱API服务快速集成到商业解决方案中。