Die Veröffentlichung von GLM 4.1V 9B markiert einen entscheidenden Moment in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Als weltweit erstes Vision-Language-Modell (VL) mit echten Reasoning-Fähigkeiten geht GLM 4.1V 9B über einfache Bilderkennung oder Bildbeschriftung hinaus. Es kann visuelle Szenen analysieren, komplexe Beziehungen interpretieren und logische Schlussfolgerungen ziehen – und überbrückt damit die Lücke zwischen Wahrnehmung und Verständnis.
Mit seiner zugänglichen API kannst du die leistungsstarken Reasoning-Fähigkeiten des Modells schnell selbst erleben. Aber da mehrere API-Anbieter und Integrationsmöglichkeiten verfügbar sind, wie wählst du den besten Weg, um loszulegen? Worauf solltest du bei der Bewertung von Anbietern achten? Dieser Artikel beantwortet diese Fragen und hilft dir, eine fundierte Entscheidung zu treffen, damit du das volle Potenzial von GLM 4.1V 9B souverän ausschöpfen kannst.
Warum ist GLM 4.1V 9B bekannt?
GLM 4.1V 9Bs Reasoning-Fähigkeit
Prompt: Bitte beschreibe dieses Video detailliert.
Modellantwort:
thinking Verstanden, lasst uns das Video Schritt für Schritt analysieren. Zuerst die Szene beobachten: zwei Personen, die in einem Raum mit weißen Vorhängen interagieren. Die Umgebung ist drinnen, wahrscheinlich ein Wohn- oder Schlafzimmer.
Erste Person (sitzend): trägt ein dunkelblaues Hemd mit grünen und gelben Streifen. Sie hält etwas, das wie ein Kleidungsstück aussieht (vielleicht ein Baby-Outfit) und eine Nadel, also näht oder flickt sie wahrscheinlich. Ihre Haltung deutet auf Konzentration bei der Aufgabe hin.
Zweite Person (stehend dahinter): trägt einen petrolfarbenen Pullover. Sie hat ihre Hände auf den Schultern und dem Rücken der sitzenden Person, was eine unterstützende Geste zeigt – vielleicht führt sie oder tröstet sie. Ihre Körpersprache zeigt Nähe und Fürsorge. Nun die Interaktion im Zeitverlauf verfolgen: - Anfangsbilder: Beide sind konzentriert; die stehende Person hat die Hände auf der Schulter, die sitzende Person näht. Im Laufe der Bilder verändert die stehende Person ihre Handposition (von der Schulter zum Kopf), was Zuneigung zeigt (wie Haare berühren). Die sitzende Person wirft ihr gelegentlich Blicke zu, was Kommunikation andeutet. - Ausdrücke: Die sitzende Person wirkt in ein Gespräch vertieft, vielleicht erklärt sie etwas über das Nähen. Die stehende Person hört aufmerksam zu, lächelt dann, was auf einen positiven Austausch hindeutet. Gegenstände: Auf dem Tisch liegt eine karierte Tasche und einige bunte Gegenstände, was das häusliche Gefühl verstärkt. Die Beleuchtung ist weich durch die Vorhänge, was eine warme Atmosphäre schafft. Gesamtstimmung: Intim, fürsorglich, kooperativ. Die Interaktion deutet auf eine enge Beziehung hin, möglicherweise Familie (wie Elternteil-Kind oder romantische Partner), die einen ruhigen Moment gemeinsam bei einer handwerklichen Tätigkeit verbringen. Ich muss sicherstellen, dass alle Details abgedeckt sind: Handlungen der Personen, Ausdrücke, Umgebung, Gegenstände und der Gesamtton. responseDas Video zeigt eine intime Innenszene mit zwei Personen, die einen kooperativen Moment bei einer handwerklichen Tätigkeit verbringen. In einem Raum mit weißen Vorhängen, der eine warme, häusliche Atmosphäre schafft, sitzt eine Person und konzentriert sich auf das Nähen eines Kleidungsstücks (möglicherweise eines Baby-Outfits), gekleidet in einem dunkel gestreiften Hemd. Die andere Person, die in einem petrolfarbenen Pullover dahintersteht, bietet Unterstützung – beginnend mit Händen auf den Schultern, dann sanft zum Kopf der sitzenden Person wechselnd, was Fürsorge zeigt. Sie kommunizieren durch Blicke und Zuhören, wobei die stehende Person positiv lächelt. Eine karierte Tasche und bunte Tischgegenstände verstärken die gemütliche, familiäre oder romantische Stimmung, was zu einer intimen, fürsorglichen Interaktion führt.
Bewertung:
- Umfassende Beobachtung von Details: Es kann die Kleidung der Personen (z. B. die sitzende Person trägt ein dunkelblaues Hemd mit Streifen, die stehende Person trägt einen petrolfarbenen Pullover), Handlungen (Veränderungen von Händen auf den Schultern zum Kopf, Nähaktionen usw.), Ausdrücke (die Kommunikationshaltung der sitzenden Person, das Lächeln der stehenden Person nach dem Zuhören) und die Umgebung (weiße Vorhänge, Gegenstände auf dem Tisch usw.) akribisch beschreiben und so eine reichhaltige Szene konstruieren.
- Kohärente Logik: Es argumentiert organisiert in den Schritten Szenenbeobachtung, Charakteranalyse, Interaktionsverfolgung (Änderungen der Aktionen im Laufe der Bilder) und Zusammenfassung von Gegenständen und Atmosphäre. Es leitet Beziehungen aus Verhaltensweisen ab (wie die intime Beziehung, die möglicherweise Familienmitglieder oder romantische Partner sind), mit einer vollständigen logischen Kette.
- Angemessene Interpretation von Emotionen und Beziehungen: Basierend auf Handlungen (Platzierung der Hände, Kommunikation und Interaktion) und der Umgebung (warme Beleuchtung, Haushaltsgegenstände) interpretiert es genau die Atmosphäre von Intimität, Fürsorge und Zusammenarbeit sowie die möglichen Charakterbeziehungen, was dem emotionalen Ton der Szene entspricht.
So bewertest du KI-API-Anbieter: Die 5 wichtigsten Metriken
1. Kontextlänge
Die maximale Anzahl von Tokens, die das Modell in einer Anfrage verarbeiten kann.
Eine höhere Kontextlänge ermöglicht es dem Modell, längere Texte oder komplexere Gespräche in einer einzigen Interaktion zu verarbeiten.
2. Token-Kosten
Der Preis, der pro Million verarbeiteter Eingabe- und Ausgabe-Tokens berechnet wird.
Die Token-Kosten wirken sich direkt auf die Gesamtbetriebskosten aus, insbesondere bei groß angelegten oder häufigen Anwendungen.
3. Latenz
Die Zeit vom Senden einer Anfrage bis zum Erhalt der ersten Antwort, normalerweise in Millisekunden oder Sekunden gemessen.
Eine geringere Latenz führt zu einem flüssigeren Benutzererlebnis, insbesondere bei Echtzeit- oder interaktiven Anwendungen.
4. Durchsatz
Die Anzahl der Anfragen, die die API pro Sekunde verarbeiten kann.
Ein hoher Durchsatz ermöglicht es der API, gleichzeitig mehr Benutzer oder Aufgaben zu bedienen, was für Anwendungen mit hoher Parallelität wichtig ist.
5. Integrationsfähigkeit
Die Kompatibilität und einfache Integration der API mit verschiedenen Anwendungen, Frameworks und Entwicklungsumgebungen.
Eine starke Integrationsfähigkeit spiegelt sich oft in der Verfügbarkeit von SDKs, umfassender Dokumentation, Codebeispielen und Unterstützung für gängige Programmiersprachen oder Plattformen wider.
API-Anbieter von GLM 4.1V 9B Thinking
Laut OpenRouter wird GLM‑4.1V 9B Thinking derzeit nur von Novita AI angeboten. Unsere Suche zeigt jedoch, dass es auch andere API-Anbieter gibt. Wir werden sie als Nächstes im Detail vergleichen.
1. Novita AI
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über eine einfache API bereitzustellen, sowie eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
Warum solltest du Novita AI wählen?
1. Entwicklungseffizienz
- Integrierte multimodale Modelle: Fortschrittliche Modelle wie DeepSeek V3, DeepSeek R1 und LLaMA 3.3 70B sind bereits integriert und sofort einsatzbereit – keine zusätzliche Einrichtung erforderlich.
- Optimierte Bereitstellung: Entwickler können KI-Modelle schnell und einfach starten, ohne ein spezialisiertes KI-Team oder komplexe Verfahren zu benötigen.
2. Kostenvorteil
- Proprietäre Optimierung: Einzigartige Optimierungstechnologien senken die Inferenzkosten im Vergleich zu großen Anbietern um 30 % bis 50 % und machen KI erschwinglicher.
Wie greife ich über die Novita-API auf GLM 4.1V 9B Thinking zu?
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melde dich in deinem Konto an und klicke auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Probiere GLM 4.1V9B jetzt aus!
Schritt 2: Wähle dein Modell
Durchstöbere die verfügbaren Optionen und wähle das Modell aus, das deinen Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starte deine kostenlose Testversion
Beginne deine kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Erhalte deinen API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir dir einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehe auf die Seite „Einstellungen“, um den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt zu kopieren.
Schritt 5: Installiere die API
Installiere die API mit dem für deine Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importiere nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in deine Entwicklungsumgebung. Initialisiere die API mit deinem API-Schlüssel, um mit der Interaktion mit Novita AI LLM zu beginnen. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
2. SiliconFlow
SiliconFlow als API-Anbieter bietet mehrere wichtige Vorteile:
- Geschwindigkeit: Extrem schnelle Inferenz für sowohl Sprach- als auch multimodale Modelle.
- Flexibilität: Optionen für serverlose, dedizierte oder benutzerdefinierte Bereitstellungen – betreibe Modelle auf deine Art.
- Effizienz: Hoher Durchsatz, niedrige Latenz und kosteneffektive Preise.
- Datenschutz: Es werden niemals Daten gespeichert; deine Modelle und Daten bleiben privat.
- Entwicklerfreundlich: Wird mit SDKs, Beobachtbarkeit und einfacher Skalierung ausgeliefert.
- Einfachheit: Eine einzige API für alle Modelle, vollständig kompatibel mit OpenAI-Standards.
Diese Vorteile konzentrieren sich auf Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Datenschutz und entwicklerfreundliche Funktionen – und adressieren, was Entwickler am meisten interessiert.
API Python-Anleitung
import requests
url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
"stream": False,
"max_tokens": 512,
"enable_thinking": True,
"thinking_budget": 4096,
"min_p": 0.05,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.7,
"top_k": 50,
"frequency_penalty": 0.5,
"n": 1,
"stop": [],
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"image_url": {
"detail": "auto",
"url": "data:image/png;base64,XXX"
},
"type": "image_url"
}
]
}
]
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
API-Preis von GLM 4.1V 9B Thinking
Novita AI
- Eingabepreis: 0,035 $ / Million Tokens
- Ausgabepreis: 0,138 $ / Million Tokens
Silicon Flow
- Eingabepreis: 0,035 $ / Million Tokens
- Ausgabepreis: 0,14 $ / Million Tokens
Diese Preise zeigen, dass sowohl Novita AI als auch Silicon Flow genau denselben Satz für Eingabe-Tokens berechnen, während der Ausgabe-Token-Preis fast identisch ist, mit nur einem geringfügigen Unterschied – 0,138 $ pro Million Tokens für Novita AI und 0,14 $ pro Million Tokens für Silicon Flow. Dies erleichtert den Kostenvergleich zwischen den Anbietern und die Auswahl desjenigen, der deinen Anforderungen am besten entspricht.
GLM 4.1V 9B Thinking API-Zugriff auf Hugging Face
Novita AI freut sich, dem Hugging Face Hub als serverloser Inferenzanbieter beizutreten. Diese Integration ermöglicht den direkten API-Zugriff über Hugging Face und bringt leistungsstarke Inferenzfähigkeiten auf die Hub-Modellseiten.
Novita bietet auch die folgenden Integrationen an:
- Agent- und Orchestrierungs-Frameworks: Verbinde Novita AI einfach mit Partnerplattformen wie Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify und Langflow über offizielle Konnektoren und Schritt-für-Schritt-Integrationsanleitungen.
- OpenAI-kompatible API: Genieße einen mühelosen Wechsel und die Integration mit Tools wie Cline und Cursor, die für den OpenAI-API-Standard entwickelt wurden.
GLM 4.1V 9B Thinking API-Zugriff im Free-Tier
Novita AI ermöglicht es Benutzern, Modelle direkt im API Playground kostenlos zu testen, was sofortige praktische Experimente mit ihren Fähigkeiten ermöglicht.
GLM 4.1V 9B API mit SDK
Erstelle fortschrittliche Multi-Agent-Systeme durch die Integration von Novita AI mit dem OpenAI Agents SDK:
Funktionsaufruf: Du kannst auf der Konsolenseite direkt überprüfen, ob jedes Modell Funktionsaufrufe unterstützt. Wenn ein Modell diese Funktion nicht unterstützt, kannst du Funktionsaufrufe dennoch implementieren, indem du unserem Tutorial folgst und Novita AI mit LangChain integrierst.
Plug-and-Play: Verwende Novita AIs LLMs in jedem OpenAI Agents-Workflow.
Unterstützt Übergaben, Routing und Toolnutzung: Entwerfe Agenten, die delegieren, priorisieren oder Funktionen ausführen können, alle angetrieben von Novita AIs Modellen.
GLM 4.1V 9B setzt einen neuen Maßstab für KI, indem es echtes Reasoning in Vision-Language-Modelle einführt. Seine Fähigkeit, Beziehungen aus Bildern und Texten zu beobachten, zu analysieren und abzuleiten, ermöglicht natürlichere, aufschlussreichere und menschlichere Interaktionen. Mit zugänglichen APIs, entwicklerfreundlichen SDKs und Unterstützung für gängige Agent-Frameworks befähigt GLM 4.1V 9B Benutzer und Organisationen, fortschrittliche KI-Lösungen zu entwickeln, die die Welt auf eine reichhaltigere und nuanciertere Weise verstehen. Entdecke noch heute seine Fähigkeiten auf Novita AIs kostenlosem API-Playground.
Häufig gestellte Fragen
Was macht GLM 4.1V 9B einzigartig unter den VL-Modellen?
GLM 4.1V 9B ist das erste VL-Modell, das fortgeschrittenes Reasoning demonstriert. Es beschreibt nicht nur, was es sieht, sondern analysiert auch Beziehungen, schließt auf Emotionen und Absichten und konstruiert logische Erklärungen für komplexe Szenen.
Wie kann ich die Reasoning-Fähigkeit von GLM 4.1V 9B ausprobieren?
Besuche den Novita AI API Playground, wo du GLM 4.1V 9B kostenlos nutzen kannst. Melde dich einfach an, wähle das Modell aus und gib deine Eingabeaufforderungen ein – wie detaillierte Video- oder Bildbeschreibungen – um sein schrittweises analytisches Reasoning zu erleben.
Welche Arten von Reasoning-Aufgaben kann GLM 4.1V 9B ausführen?
Das Modell zeichnet sich bei Aufgaben wie visueller Fragenbeantwortung, Szenenanalyse, Beziehungsinferenz und der Generierung detaillierter, logisch strukturierter Erklärungen aus, die sowohl visuelle als auch textuelle Hinweise widerspiegeln.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die deine KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, serverlos, GPU-Instanz – die kosteneffektiven Tools, die du brauchst. Infrastruktur überflüssig machen, kostenlos starten und deine KI-Vision verwirklichen.
