GLM-4.1V-9B-Thinking 通过引入「思维链」（Chain-of-Thought）推理机制，在回答准确性、内容丰富度与可解释性方面，全面超越传统的非推理式视觉模型，在28项评测任务中有23项达到10B级别模型最佳，18项任务持平甚至超过8倍参数量的Qwen-2.5-VL-72B。
Prompt：请找出这张图中年度利润最高的公司，以及该公司的最大部门？
Prompt：请帮我解决这个题目，给出详细过程和答案
Prompt：在APP中，帮我创建一个两周后3点与史密斯博士的会议
Prompt：请构建一个与输入图片相似的网页并将其转换为 React 代码。
html>head>meta charset="UTF-8">meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">title>订单管理系统title>script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/react@18.0.0/umd/react.development.js">script>script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/react-dom@18.0.0/umd/react-dom.development.js">script>script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@babel/standalone/babel.js">script>script src="https://cdn.tailwindcss.com">script>link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.3/css/all.min.css">link>link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+SC:wght@400;500;700&display=swap" rel="stylesheet">style>body {font-family: 'Noto Sans SC', sans-serif;background-color: #f5f5f5;}style>head>body>div id="root">div>script type="text/babel">const Header = () => {return (header className="bg-white shadow-sm py-4 px-6 flex justify-between items-center border-b">h1 className="text-xl font-medium text-indigo-600">订单管理系统h1>div className="flex items-center">img src="https://placehold.co/32x32" alt="管理员头像" className="w-8 h-8 rounded-full mr-2" />span>管理员span>div>header>);};const SearchForm = () => {return (div className="bg-white rounded-md shadow-sm p-6 mb-4">h2 className="text-lg font-medium mb-4">搜索订单h2>div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-4 gap-4">div>label className="block text-sm mb-1">订单编号label>input type="text" className="w-full border rounded-md px-3 py-2" />div>div>label className="block text-sm mb-1">客户名称label>input type="text" className="w-full border rounded-md px-3 py-2" />div>div>label className="block text-sm mb-1">订单状态label>select className="w-full border rounded-md px-3 py-2 appearance-none bg-white">option>全部状态option>select>div>div>label className="block text-sm mb-1">日期范围label>div className="relative">input type="text" placeholder="选择日期范围" className="w-full border rounded-md px-3 py-2" />div className="absolute right-2 top-2 text-gray-400">i className="fas fa-calendar">i>div>div>div className="flex flex-wrap mt-2 gap-2">button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">今天button>button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">昨天button>button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">最近7天button>button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">最近30天button>button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">本月button>button className="px-3 py-1 text-sm rounded-md bg-gray-100">上月button>div>div>div>div className="flex items-center justify-between mt-4">a href="#" className="text-indigo-600 flex items-center text-sm">i className="fas fa-cog mr-1">i> 高级搜索选项a>div className="flex gap-2">button className="px-4 py-2 border rounded-md text-sm">重置button>button className="px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white rounded-md text-sm">搜索button>div>div>div>);};const OrderStatusFilters = () => {const filters = [{ name: "全部订单", count: 152, active: true },{ name: "待处理", count: 24, active: false },{ name: "处理中", count: 38, active: false },{ name: "已发货", count: 45, active: false },{ name: "已送达", count: 32, active: false },{ name: "已取消", count: 8, active: false },{ name: "已退货", count: 5, active: false },];return (div className="flex flex-wrap gap-2 mb-4">{filters.map((filter, index) => (buttonkey={index}className={`px-4 py-2 rounded-md text-sm ${filter.active? 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Prompt：这个现象发生的原因是什么？为什么中间水杯会有水？
GLM-4.1V-Thinking 模型架构由三个核心模块组成：视觉编码器（ViT Encoder）、多层感知机适配器（MLP Projector）以及语言解码器（Language Decoder）。
我们选用 AIMv2-Huge 作为视觉编码器，GLM 作为语言解码器。在视觉编码器部分，我们将原始的二维卷积替换为三维卷积，从而实现对视频输入在时间维度上的下采样，有效提升了处理效率。对于静态图像输入，则通过复制帧的方式以保持输入格式的一致性。
为进一步增强模型对任意图像分辨率和宽高比的适应能力，我们引入了两项关键改进。
其一，融合二维旋转位置编码（2D-RoPE），使模型能够稳定处理极端宽高比（如超过200:1）和超高分辨率（如4K以上）的图像；
其二，为保留ViT预训练模型的原有能力，我们保留了其可学习的绝对位置嵌入，并通过双三次插值方式在训练过程中动态适配不同分辨率输入。
在语言解码器中，我们对原始的旋转位置编码（RoPE）进行了三维扩展（3D-RoPE）。这一设计显著增强了模型在多模态输入处理中的空间理解能力，同时保持了其在文本生成方面的原始性能。
GLM-4.1V-Thinking 的训练过程分为三个阶段：预训练（Pretraining）、监督微调（SFT） 和 强化学习（RL）。
预训练分为两个连续子阶段：多模态预训练与长上下文持续训练。
初始阶段旨在构建模型的通用多模态理解能力。我们使用两路张量并行策略，对所有参数进行了 120,000 步训练，序列长度为 8,192，全局批量大小为 1,536。训练数据涵盖图像字幕、交错图文、OCR、Grounding、指令响应等多种模态。为提高训练效率，我们采用样本拼接的数据打包策略，将可变长度样本压缩成接近最大长度的序列，充分利用显存资源。
为增强模型对高分辨率图像、视频序列及超长文本的处理能力，我们引入了更复杂的训练数据，包括视频帧序列和长度超过 8K tokens 的图文混合内容。该阶段将序列长度扩展至 32,768，采用混合并行策略（2路张量并行 + 4路上下文并行），并继续训练 10,000 步，保持全局批量大小为 1,536。
在微调阶段，我们特别构建了一个高质量的 CoT（思维链）训练集，用于强化模型的长篇因果推理能力。训练样本统一采用以下格式：
think> {推理过程} think> answer> {最终答案} answer>微调使用全参数训练，序列长度为 32,768，批量大小为 32。训练语料来自多个任务场景，包括数学题解、多轮对话、代理规划与复杂指令跟随，涵盖图文、多模态及纯文本等不同类型。这一阶段不仅提高了多模态推理能力，也保持了模型在语言理解与逻辑推演方面的稳定表现。
在 SFT 基础上，我们引入强化学习全面优化模型性能。
我们结合两种方法：基于可验证奖励的强化学习（RLVR） 和 基于人类反馈的强化学习（RLHF），覆盖多个关键任务维度：
通过课程采样，在这些任务上开展由易而难的动态大规模强化学习训练，模型在实用性、准确性和稳健性等方面取得了显著提升。
