在人工智能领域，一款名为GLM-4.1V-9B-Thinking的模型正以惊人的表现吸引着业界的目光。该模型凭借其仅9B的参数规模，在HuggingFace平台上荣登趋势榜榜首，实现了以小搏大的壮举。
GLM-4.1V-Thinking是一款多模态通用推理大模型，它不仅能够处理图像、视频和文档等多种类型的数据输入，还专为解决复杂认知任务而设计。这款模型在GLM-4V架构的基础上进行了创新，引入了“思维链推理机制”，这一机制显著增强了模型的因果推理能力。同时，通过采用“课程采样强化学习策略”，GLM-4.1V-Thinking在跨模态任务中的表现更加稳定。
值得注意的是，尽管GLM-4.1V-9B-Thinking的参数规模控制在10B级别以内，但其性能却毫不逊色。在包括MMStar、MMMU-Pro、ChartQAPro和OSWorld在内的28项权威评测中，该模型取得了23项10B级模型的最佳成绩。尤为在其中的18项评测中，GLM-4.1V-9B-Thinking的表现甚至与参数量高达72B的Qwen-2.5-VL持平或超越，这充分展示了其作为小体积模型的卓越性能潜力。
对于对GLM-4.1V-9B-Thinking感兴趣的开发者和研究人员来说，可以通过以下链接获取更多信息：在Github上，该模型的仓库地址为https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking；而在Hugging Face平台上，可以通过https://huggingface.co/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking访问该模型的页面。
