GLM 4 6V: Полное руководство по локальному развертыванию, характеристикам видеопамяти и тестам пр...

Описание: Полная статья с таблицами и ссылками: https://binaryverseai.com/glm-4-6v-re...
Усталость от ИИ с открытым исходным кодом — это реальность. Каждую неделю появляется новая «передовая» модель с блестящей карточкой в ​​таблице лидеров и без четкой стратегии для реальных разработчиков. GLM-4.6V действительно ощущается иначе.

В этом подробном обзоре я разбираю, что такое GLM-4.6V на самом деле, почему Zhipu AI делает серьезный стратегический шаг и как стратегия с двумя моделями — 106-битным MoE и GLM-4.6V-Flash 9B — может вписаться в вашу систему уже сегодня.

Мы рассматриваем бенчмарки, цены, видеопамять и локальную установку на понятном языке, чтобы вы могли решить, является ли GLM-4.6V просто очередным циклом ажиотажа или моделью, которую действительно стоит развернуть.


🔎 В этом обзоре GLM-4.6V вы узнаете:

Как работает стратегия двух моделей: GLM-4.6V (106 байт) для облачных вычислений и GLM-4.6V-Flash 9 байт для локального использования

Почему контекстное окно размером 128 КБ важно для реальных многомодальных рабочих нагрузок

Как вызов нативных многомодальных функций меняет рабочие процессы и инструменты агентных вычислений

Что показывают последние тесты GLM-4.6V по сравнению с Qwen2-VL и другими открытыми моделями

Как запустить GLM-4.6V локально с поддержкой vLLM, SGLang и будущей поддержкой Llama.cpp

Требования к видеопамяти GLM-4.6V для потребительских графических процессоров по сравнению с серверами с несколькими графическими процессорами

Когда GLM-4.6V работает как генератор ИИ для репликации пользовательского интерфейса и когда начинаются проблемы

Цены на GLM-4.6V и как бесплатный уровень GLM-4.6V-Flash меняет экономику

⏱ Разделы
00:00 Усталость от открытого ИИ
00:46 Реальный стратегический сдвиг
01:27 Стратегия двух моделей
02:08 Монстр со 106 миллиардами параметров
03:25 GLM 4.6V Flash 9B
04:02 Окно контекста 128 000 токенов
04:50 Нативный многомодальный вызов функций
06:15 Пример панели мониторинга работающего сервера
07:28 Бенчмарк агентных задач
08:45 Проверка реальности: оборудование
10:00 Статус развертывания
10:35 Репликация фронтенда
11:15 Чистая гонка на дно
11:58 Где трещины?

12:45 Известные ограничения
13:35 Кому следует перейти?

14:35 Главная идея

⚙️ Для кого предназначено это видео о GLM-4.6V

Для разработчиков, ищущих реальную альтернативу многомодальным API в стиле GPT

Для разработчиков, которым нужен мощный генератор ИИ для фронтенда, способный копировать и итеративно работать с реальными пользовательскими интерфейсами

Для поклонников LLM, которым важны требования к видеопамяти GLM-4.6V и практические детали настройки

Для команд, изучающих агентный ИИ, вызов нативных многомодальных функций и рассуждения в контексте длинных данных

Если это видео окажется полезным, поделитесь им с коллегой, которому надоело читать карточки моделей и который хочет получить подробное объяснение того, на что способен GLM-4.6V в производственной среде.