GLM-4V-9B对比评测：实测表现超越GPT-4 Turbo和Claude 3

Unreal丶

234人浏览 · 2026-03-12 00:35:52

Unreal丶 · 2026-03-12 00:35:52 发布

GLM-4V-9B对比评测：实测表现超越GPT-4 Turbo和Claude 3

最近，智谱AI开源了一个让我眼前一亮的模型——GLM-4V-9B。说实话，刚看到这个90亿参数的视觉语言模型时，我第一反应是“参数这么小，能有多强？”但当我仔细研究它的评测数据，特别是看到它在多个权威榜单上超越了GPT-4 Turbo和Claude 3 Opus时，我决定亲自测试一下。

这个模型最吸引我的地方是它的“性价比”——只需要单张RTX 4090就能跑起来，却声称在1120×1120的高分辨率下，图像理解能力比那些动辄千亿参数的闭源模型还要强。今天我就带大家看看，这个“小身材大能量”的模型到底表现如何，是不是真的像宣传的那么厉害。

1. 模型核心能力概览

1.1 技术架构亮点

GLM-4V-9B基于GLM-4-9B语言模型构建，加入了视觉编码器，实现了端到端的图文联合训练。简单来说，它不仅能看懂文字，还能理解图片内容，并且能把两者结合起来进行推理。

让我印象深刻的是它的分辨率支持——原生支持1120×1120的高分辨率输入。这意味着什么？意味着它能看清图片里的小字、表格里的细节、截图中密密麻麻的文字。很多多模态模型在处理高分辨率图片时，要么需要先降采样，要么只能看个大概，但GLM-4V-9B能保留更多细节。

1.2 硬件要求与部署

先说说大家最关心的硬件要求。这个模型有几种不同的部署方式：

FP16精度：需要约18GB显存
INT4量化：只需要约9GB显存
最低配置：单张RTX 4090就能全速推理

对于开发者来说，这简直是福音。要知道，很多多模态模型动辄需要A100级别的显卡，而GLM-4V-9B让普通开发者也能在自己的机器上跑起来。

部署也很简单，已经集成了transformers、vLLM、llama.cpp GGUF等主流框架，基本上一条命令就能启动。如果你用的是CSDN星图镜像，甚至可以直接在网页界面上体验，不需要任何代码。

2. 多模态能力实测对比

2.1 基准测试成绩

我们先看看官方公布的评测数据。GLM-4V-9B在多个权威评测集上都表现不俗：

评测项目	GLM-4V-9B	GPT-4 Turbo	Claude 3 Opus	说明
MMBench-EN	81.1	81.0	63.3	英文多模态理解
MMBench-CN	79.4	80.2	59.2	中文多模态理解
SEEDBench_IMG	76.8	73.0	64.0	图像理解能力
OCRBench	786	656	694	文字识别能力
AI2D	81.1	78.6	70.6	图表理解

从表格可以看出几个关键点：

中文场景优势明显：在中文多模态理解（MMBench-CN）上，GLM-4V-9B只比GPT-4 Turbo低0.8分，但大幅领先Claude 3 Opus超过20分
文字识别能力强：OCRBench得分786，这是所有对比模型中最好的成绩
图表理解出色：AI2D得分81.1，超过了GPT-4 Turbo的78.6

2.2 实际测试体验

光看分数还不够，我亲自测试了几个典型场景：

场景一：复杂图表理解

我上传了一张包含多个数据系列的折线图，问模型：“这张图展示了什么趋势？”

GLM-4V-9B不仅准确描述了每个数据系列的变化趋势，还指出了关键转折点，甚至给出了数据背后的可能原因。相比之下，我测试的另一个开源模型只能给出很笼统的描述。

场景二：密集文字识别

我找了一张会议日程表的截图，上面有密密麻麻的时间、地点、主题信息。问模型：“下午2点到4点有哪些会议？”

模型准确地识别出了所有相关信息，包括会议室号、主持人、会议主题。这种高密度文字的识别能力，在实际办公场景中特别有用。

场景三：多轮对话

我上传了一张菜谱图片，先问：“这是什么菜？”模型回答：“宫保鸡丁。”接着我问：“需要哪些主要食材？”模型准确地列出了鸡肉、花生、干辣椒等配料。然后我又问：“烹饪步骤的第一步是什么？”模型依然能结合图片内容给出正确答案。

这种多轮对话能力，让模型更像一个真正的“助手”，而不是一次性的问答机器。

3. 技术细节深入解析

3.1 视觉编码器设计

GLM-4V-9B采用了EVA2-CLIP作为视觉编码器，这是它能够处理高分辨率图像的关键。传统的视觉编码器在处理大图时，往往需要将图片切分成多个patch，然后分别编码，这样会丢失全局信息。

而EVA2-CLIP通过改进的注意力机制，能够更好地保留图像细节。我测试时发现，即使是图片角落里的文字，模型也能准确识别。

3.2 多语言支持

虽然参数只有90亿，但GLM-4V-9B支持中英双语对话。在实际测试中，我用中文提问，模型用中文回答；用英文提问，模型用英文回答。切换很自然，没有明显的延迟或错误。

这对于中文用户来说是个好消息。很多开源的多模态模型在中文场景下表现一般，但GLM-4V-9B专门针对中文进行了优化，特别是在OCR和图表理解方面。

3.3 代码示例与使用

如果你想要自己部署和测试，这里有个简单的Python示例：

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型和分词器
device = "cuda"  # 如果有GPU的话
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b", trust_remote_code=True)

# 准备输入
query = '描述这张图片'
image = Image.open("your_image.jpg").convert('RGB')

# 构建输入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "image": image, "content": query}],
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True
)

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4v-9b",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

# 生成回答
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    response = tokenizer.decode(outputs[0])
    print(response)

这段代码展示了最基本的用法。实际使用中，你可以根据自己的需求调整生成参数，比如调整max_length控制回答长度，或者修改top_k、temperature等参数控制生成多样性。