GLM 4.5V VS GLM 4.1V: Um Salto nas Capacidades Multimodais e de Raciocínio

GLM-4.5V representa um salto significativo em relação ao GLM-4.1V, oferecendo escalabilidade aprimorada, capacidades multimodais e eficiência de custos. Ao integrar especialistas de domínio específico, módulos de visão avançados e uma arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE), o GLM-4.5V se destaca em tarefas como compreensão de documentos, OCR de vídeo em tempo real e geração de conteúdo multimodal, tornando-se uma solução versátil e amigável para desenvolvedores.

Características do GLM 4.5V que não estão no GLM 4.1V

O GLM-4.5V demonstra versatilidade significativamente maior e integração de ferramentas em comparação com o GLM-4.1V. Ele simplifica tarefas que anteriormente exigiam múltiplos modelos especializados, lidando com tudo, desde reconhecimento básico de imagens até análise complexa de vídeos e processamento de documentos em um único sistema. Por exemplo, o GLM-4.5V pode gerar código front-end a partir de uma captura de tela de uma página da web ou analisar uma imagem de mapa para obter pistas de geolocalização. Sua capacidade de integrar raciocínio com ferramentas externas e produzir saídas estruturadas o diferencia do GLM-4.1V, tornando o 4.5V uma plataforma de IA multimodal mais amigável para desenvolvedores e escalável.

GLM 4.5V vs GLM 4.1V: Comparação de Arquitetura

Aspecto	GLM-4.1V	GLM-4.5V
Escala	9B parâmetros, transformer denso.	106B no total, 12B ativos via Mixture-of-Experts (MoE).
Especialização	Modelo generalista.	Especialistas de domínio específico via MoE para melhor desempenho em tarefas.
Módulos de Visão	Processamento de imagens 2D apenas.	Adiciona convolução 3D para reconhecimento de vídeo e GUI.
Codificação de Contexto	RoPE 2D para ~64k tokens.	RoPE 3D para 64k tokens + entrada multimensional
Modelo Base	Baseado no GLM-4 (9B).	Construído sobre o GLM-4.5-Air, com capacidades de linguagem e multimodais aprimoradas.

GLM 4.5V vs GLM 4.1V: Comparação de Benchmark

Do Hugging Face

Conquistas do GLM-4.1V:

• Superou modelos maiores como o Qwen-2.5-VL (7B) e rivalizou com o Qwen-72B, apesar do seu tamanho menor.
• Definiu o estado da arte para modelos de pequena escala antes de 2025.

Avanços do GLM-4.5V:

• Superou modelos abertos em sua faixa de parâmetros e superou alguns modelos maiores.
• Venceu o Step-3 (321B parâmetros) em vários benchmarks principais, demonstrando sua eficiência e precisão.

Principais Pontos Fortes do GLM-4.5V:

• Se destaca em QA visual geral, raciocínio STEM e OCR de documentos longos.
• Aproveita a arquitetura MoE e otimizações avançadas de treinamento para desempenho superior.

GLM 4.5V vs GLM 4.1V: Comparação de Hardware

Aspecto	GLM-4.1V	GLM-4.5V
Requisitos de VRAM	24GB (ex: NVIDIA A100 40GB, RTX 4090)	80GB por GPU; geralmente requer 8 GPUs de 80GB para implantação completa.
Configuração de GPU	Uma única GPU de alta performance é suficiente.	Requer configuração multi-GPU (ex: 8 GPUs) ou clusters de GPU em nuvem.
Compatibilidade com CPU	Pode ser executado em CPU (não em tempo real) com otimizações.	Não projetado para CPU; exige hardware avançado ou soluções baseadas em nuvem.
Opções de Quantização	Suporta quantização de 16 bits, 8 bits e até 4 bits para redução de memória.	Oferece versões otimizadas para memória (ex: quantização FP8) para aliviar as demandas de hardware.

Ao oferecer um modo de raciocínio flexível e ajustes eficientes de velocidade-precisão, o GLM-4.5V minimiza os requisitos de hardware, tornando-se adequado tanto para casos de uso de alta performance quanto para casos de uso leves em tempo real.

GLM 4.5V vs GLM 4.1V: Comparação de Aplicações

GLM 4.5V

1. Compreensão de Documentos

   • Reconhece e analisa texto em documentos complexos.
   • Lida com caligrafia, selos, marcas d’água e distorções.
   • Extrai informações-chave e gera resumos estruturados.

2. Reconhecimento e Reconstrução de Tabelas

   • Processa tabelas complexas com células mescladas e estruturas aninhadas.
   • Infere dados ausentes e garante consistência.
   • Converte tabelas baseadas em imagens em Excel, CSV, etc.

3. Geração de Conteúdo Multimodal

   • Gera relatórios e resumos com base em texto reconhecido, gráficos ou imagens.
   • Fornece análise de tendências e recomendações acionáveis.
   • Suporta criação a partir de anotações manuscritas ou formulários.

4. OCR de Vídeo em Tempo Real

   • Extrai legendas e texto na tela de fluxos de vídeo.
   • Rastreia texto em movimento dinamicamente e se adapta a mudanças de cena.
   • Reconhece múltiplos idiomas em tempo real.

GLM 4.1V

1. Ferramentas Educacionais
   • Ideal para ensinar raciocínio de IA passo a passo com análise de imagens.
   • Produz tanto respostas quanto raciocínio, auxiliando na compreensão da tomada de decisão da IA.
2. Aplicações Sensíveis
   • Útil em áreas como análise de imagens médicas, onde transparência e explicações de raciocínio em cadeia são críticas.
3. Sistemas Leves
   • Pode ser implantado em aplicativos web simples ou dispositivos com recursos de back-end mínimos.
4. Experimentação e Pesquisa
   • O tamanho compacto do modelo o torna acessível para pesquisadores e desenvolvedores com poder de computação limitado.
5. Sistemas de Tutoria
   • Habilita capacidades de linguagem e visão para ambientes de aprendizado interativo.

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Vantagens de Custo do GLM 4.5V

Alta Performance do Teste LLMOCR

• Precisão Geral: 98,7% em 1000 documentos de tipos mistos.
• Pontos Fortes Específicos:
  • Reconhecimento de Chinês: 99,3%.
  • Reconhecimento de Inglês: 98,9%.
  • Restauração de Tabelas: 97,5%.
  • Reconhecimento de Caligrafia: 96,8%.
• Eficiência: Processa documentos em 0,42 segundos/página com uma taxa de sucesso de chamadas de API de 99,95%.

Eficiência de Custos

• Custo Médio: ¥0,015/página.
• Economias:
  • Redução de 73% no custo em comparação com o GPT-4V.
  • Redução de 65% no custo em comparação com o Claude-3.

Novita AI: Provedor de API GLM 4.5V Mais Econômico e Estável

A API GLM-4.5V da Novita AI oferece contexto de 65,5K, com entrada precificada em $0,60/1K tokens, saída em $1,80/1K tokens, e suporte a chamadas de função e saídas estruturadas.

Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login na sua conta e clique no botão Biblioteca de Modelos.

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Passo 2: Escolha Seu Modelo

Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.

Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito

Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.

Passo 4: Obtenha Sua Chave de API

Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Na página “Configurações”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.

Passo 5: Instale a API

Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.

Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários de Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)

model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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)
  
  

Crie uma Ferramenta de Reconhecimento de Imagem Simples usando MCP e GLM.

Se você quiser aproveitar as capacidades do GLM – como construir uma ferramenta de reconhecimento de imagem simples para demonstrar sua integração de reconhecimento visual e raciocínio – você pode usar a funcionalidade MCP suportada pela Novita AI. Abaixo está o código de exemplo:

import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount

base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}

mcp = FastMCP("Novita_API")

@mcp.tool()
def list_models() -> str:
    """
    List all available models from the Novita API.
    """
    url = base_url + "/openai/models"
    response = requests.request("GET", url, headers=headers)
    data = response.json()["data"]

    text = ""
    for i, model in enumerate(data, start=1):
        text += f"Model id: {model['id']}\
"
        text += f"Model description: {model['description']}\
"
        text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"

    return text

@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
    """
    Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
    """
    url = base_url + "/openai/chat/completions"
    payload = {
        "model": model_id,
        "messages": [
            {
                "content": message,
                "role": "user",
            }
        ],
        "max_tokens": 200,
        "response_format": {
            "type": "text",
        },
    }
    response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
    content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    return content

@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
    """
    Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
    """
    url = base_url + "/openai/chat/completions"
    payload = {
        "model": model_id,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": image_url,
                        }
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": question,
                    }
                ]
            }
        ],
        "max_tokens": 500
    }
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

if __name__ == "__main__":
   # Run using stdio transport
   mcp.run(transport="stdio")

Se você quiser obter mais detalhes, pode consultar este artigo: Como Construir Seu Primeiro Servidor MCP com a Novita AI!

O GLM-4.5V supera seu predecessor GLM-4.1V em todos os aspectos: desde sua capacidade de processar visuais complexos e documentos longos até economia de custos e otimização superior de hardware. Com sua arquitetura aprimorada e ampla gama de aplicações, é um divisor de águas para desenvolvedores e empresas que buscam uma solução de IA completa.

Quais são as principais melhorias arquitetônicas no GLM-4.5V?

O GLM-4.5V introduz uma arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE) com 106B parâmetros (12B ativos), codificação RoPE 3D e convolução 3D para reconhecimento de vídeo e GUI, superando o design de transformer denso do GLM-4.1V, fornecendo passos de raciocínio, não apenas respostas.

Como o GLM-4.5V lida com tarefas multimodais?

O GLM-4.5V integra módulos de visão avançados para reconhecimento de vídeo 3D e GUI, habilitando tarefas como OCR de vídeo em tempo real, análise de geolocalização e geração de conteúdo multimodal.

Quais tarefas são mais adequadas para o GLM-4.5V em comparação com o GLM-4.1V?

O GLM-4.5V se destaca em compreensão de documentos (incluindo caligrafia e marcas d’água), reconstrução de tabelas, OCR de vídeo em tempo real e geração de conteúdo multimodal, áreas onde o GLM-4.1V era limitado.

Novita AI é a plataforma de nuvem completa que capacita suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instância de GPU – as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine a infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA realidade.

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