智谱开源多模态大模型GLM-4.6V，提供基础版(106B参数)和轻量版(9B参数)。该模型具备原生多模态工具调用能力，支持图文混排创作、视图购物、长文理解等场景。在20多项多模态基准测试中表现优异，API价格较前代降低50%。技术亮点包括128K长上下文处理、世界知识增强和多模态智能体强化学习，适合本地部署与云端场景。
12月8日，智谱开源多模态大模型GLM-4.6V，有基础版和轻量版两个版本。
- 基础版：GLM-4.6V，MoE架构，总参数106B，激活参数12B，面向云端与高性能集群场景。
- 轻量版：GLM-4.6B-Flash，稠密模型，9B参数，面向本地部署与低延迟应用。
官方称，GLM-4.6V具备原生多模态工具调用能力，不同于传统的基于文本的工具调用需要将图像、视频等模态进行转换，会带来信息损失。
GLM-4.6V支持图文混排的内容创作、视图购物与导购、截图复刻前端与多轮截图交互调试、长文理解与长视频理解等复杂应用场景。
此外，GLM-4.6V的API价格与GLM-4.5V相比，降价50%。
性能
智谱在超过20个主流多模态基准测试上评估了GLM-4.6V，该模型在多模态理解、逻辑推理和长上下文理解等关键能力方面，在同参数规模开源模型中实现了最先进的性能，9B参数的GLM-4.6V超过8B的Qwen3-VL-8B-Thinking。
技术细节
长上下文
GLM-4.6V 将训练上下文窗口扩展至128K，使其能够在高信息密度场景中有效建模跨模态依赖关系。在大规模长上下文图文数据上进行系统的持续预训练。借鉴 Glyph 的视觉-语言压缩方法（智谱之前开源的提升上下文长度的方法），进一步利用大规模图文交错语料增强视觉编码与语言语义之间的协同作用。
世界知识增强
智谱在预训练阶段引入了一个亿级规模的多模态感知与世界知识数据集。该数据集涵盖了多层次的概念系统（百科知识），不仅提升了基础视觉感知能力，还显著提高了跨模态问答任务的准确性和完整性。
Agentic数据合成与MCP扩展
GLM-4.6V利用大规模合成数据进行agentic训练。为了支持复杂的多模态场景，扩展了模型上下文协议（MCP）：
- 基于URL的多模态处理：使用URL来识别传入和传出工具的多模态内容，从而解决文件大小和格式的限制。这允许在多图像场景中精确操作特定图像。
- 交错输出：实现了一种端到端的图文混排输出机制。模型采用“草稿 → 图像选择 → 最终润色”框架，自主调用图像裁剪或搜索工具，将相关视觉内容插入生成的文本中，确保高度相关性和可读性。
多模态智能体强化学习
智谱将工具调用能力整合到强化学习（RL）目标中，这使模型能够在复杂的工具链中规划任务、遵循指令并保持格式一致性。此外，还探索了“视觉反馈循环”，模型利用视觉渲染结果进行自我修正和优化其代码或操作，从而验证了自我改进的多模态智能体的潜力。
最后
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