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# GLM-4V-Plus-0111
## 概览
GLM-4V-Plus-0111 是智谱新一代视觉理解模型，具备视觉总结 + 视觉修改 + 推理能力 + 多轮对话 + 时间问答能力，支持视觉问答、图像字幕、视觉定位、复杂目标检测等各类图像和视频理解任务。
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4 元 / 百万 Tokens
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视频、图像、文本
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文本
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16K
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动态计算：上下文-输入
## 能力支持
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强大的视觉理解能力，支持图片，视频
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支持实时流式响应，提升用户交互体验
## 推荐场景
支持解析广告视频的视觉元素（如品牌标识露出时长、场景构图合理性），自动分类内容风格并标注情感倾向，结合视频事件分析能力评估目标受众匹配度，为广告策划提供数据化优化建议。
分析教学图片、视频内容，自动总结知识点，通过视觉问答解答学生疑问，辅助教师快速生成图文并茂的优质课件。
对生产线上的产品图像进行复杂目标检测，快速定位瑕疵位置，通过视觉总结生成质检报告，实现高效自动化质量把控。
实时抓取视频流与图片库，精准分类媒体平台违规内容并自动分割问题片段，通过视频打标签与事件分析生成结构化审核报告，助力平台高效完成合规性筛查。
## 使用资源
快速测试模型在业务场景上的效果
API 调用方式
## 详细介绍
GLM-4V-Plus-0111 在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现了视觉语言特征的深度融合；同时得益于原生分辨率输入的优势，加上数据飞轮持续进行幻觉优化，具备更低幻觉和更全面的视觉内容描述能力。
除了详细描述的能力，GLM-4V-Plus-0111 还能对图像视频数据进行分类，取标题，打标签，用户可以通过自定义提示词，提升图像视频数据的处理效率或者构建自动化视觉数据流程。
视频数据不同于图像，其具有额外的时间维度。而大部分其他视觉理解模型，由于没有时间戳信息作为输入，因此并不具备时间感知和时间问答的能力。GLM-4V-Plus-0111 的时间问答能力，可以帮助我们快速定位发生特定事件的时间点，从而实现对视频的语义分割和视频自动化剪辑。
当图像分辨率、视频帧率过低的时候，即便是人类也无法感知视频中的微小变动。GLM-4V-Plus-0111 具备更加精细的动作理解能力，精准解析视觉细节。
GLM-4V-Plus-0111 具备卓越的多模态理解能力，可同时处理5张图像。通过可变分辨率技术，GLM-4V-Plus-0111 能够适应更多的视频长度和视频分辨率，最高可支持长达2小时的视频理解，突破了视频处理的上限，拓宽视觉理解模型的业务场景。
## 调用示例
**安装 SDK**
```bash theme={null}
# 安装最新版本
pip install zai-sdk
# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.3
```
**验证安装**
```python theme={null}
import zai
print(zai.__version__)
```
### 上传图片 URL
```python theme={null}
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key") # 填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v", # 请填写您要调用的模型名称
messages=[
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': "What's in this image?"},
{'type': 'image_url', 'image_url': {'url': f'https://img.iplaysoft.com/wp-content/uploads/2019/free-images/free_stock_photo.jpg'}},
],
}
],
temperature=0.5,
max_tokens=2000,
)
print(response.choices[0].message.content)
```
### 上传图片 Base64
```python theme={null}
import base64
from zai import ZhipuAiClient
img_path = "/Users/YourComputer/xxxx.jpeg"
with open(img_path, "rb") as img_file:
img_base = base64.b64encode(img_file.read()).decode("utf-8")
client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR API KEY") # 填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v-plus-0111", # 填写需要调用的模型名称
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": img_base
}
},
{
"type": "text",
"text": "请描述这个图片"
}
]
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
### 多轮图片对话
```python theme={null}
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key") # 填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v-plus-0111", # 填写需要调用的模型名称
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://cdn.bigmodel.cn/xxxxxx.png"
}
},
{
"type": "text",
"text": "图中有什么"
}
]
},
{
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": (
"这是一幅描绘自然风景的画，展现了一片宁静的湖泊，湖水呈现出深浅不一的蓝绿色调。"
"湖边长着一棵盛开的樱花树，粉白色的花朵在阳光下显得格外鲜艳。树下有一位身穿蓝色衣服的人坐在船上，"
"似乎正在享受这美好的时光。\n\n"
"背景是连绵起伏的山脉，山体被绿色的植被覆盖，山顶则被云雾缭绕，增添了几分神秘感。"
"远处还可以看到一座小亭子，它坐落在湖边的岩石上，与周围的自然环境和谐相融。\n\n"
"整个画面给人一种宁静、和谐的感觉，仿佛置身于一个世外桃源之中。"
)
}
]
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://cdn.bigmodel.cn/xxxxxxx.jpeg"
}
},
{
"type": "text",
"text": "这个图与上面图有什么不一样"
}
]
},
{
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": (
"第一张图和第二张图在画面内容、构图、色彩等方面都有很大的不同，形成鲜明的对比。\n\n"
"1.第一张图是风景画，主要描绘了自然风景，如樱花树、湖泊、山脉等，色彩丰富，充满春天的气息，"
"而第二张图是描绘长城在冬季的风景照片，长城在白雪覆盖的山脉中蜿蜒盘旋，整体色调偏冷，"
"给人一种寒冷、宁静的感觉。\n\n"
"2.构图上，第一张图采用对称式构图，以樱花树为中心，两侧的景物相互呼应，形成平衡和谐的画面效果，"
"第二张图则采用对角线构图，长城作为视觉引导线，引导观众的视线穿越整个画面，增加画面的深度和动态感。\n\n"
"整体来看，这两张图在画面内容、色彩、构图和氛围上都呈现出明显的对比，一张是充满生机和色彩的春日风景画，"
"另一张是宁静而神秘的冬日长城风景照。"
)
}
]
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://cdn.bigmodel.cn/xxxxxxx.jpeg"
}
},
{
"type": "text",
"text": "这个图与上一张图有什么区别"
}
]
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
**安装 SDK**
**Maven**
```xml theme={null}
ai.z.openapi
zai-sdk
0.3.5
```
**Gradle (Groovy)**
```groovy theme={null}
implementation 'ai.z.openapi:zai-sdk:0.3.5'
```
**调用示例**
```java theme={null}
import ai.z.openapi.ZhipuAiClient;
import ai.z.openapi.service.model.*;
import ai.z.openapi.core.Constants;
import java.util.Arrays;
public class GLM4VPlusExample {
public static void main(String[] args) {
String apiKey = ""; // 请填写您自己的APIKey
ZhipuAiClient client = ZhipuAiClient.builder().ofZHIPU()
.apiKey(apiKey)
.build();
ChatCompletionCreateParams request = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-4v-plus-0111")
.messages(Arrays.asList(
ChatMessage.builder()
.role(ChatMessageRole.USER.value())
.content(Arrays.asList(
MessageContent.builder()
.type("text")
.text("这张图片中有什么？")
.build(),
MessageContent.builder()
.type("image_url")
.imageUrl(ImageUrl.builder()
.url("https://aigc-files.bigmodel.cn/api/cogview/20250723213827da171a419b9b4906_0.png")
.build())
.build()))
.build()
))
.build();
ChatCompletionResponse response = client.chat().createChatCompletion(request);
if (response.isSuccess()) {
Object reply = response.getData().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
System.out.println(reply);
} else {
System.err.println("错误: " + response.getMsg());
}
}
}
```
### 上传视频 URL
```python theme={null}
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="your-api-key") # 填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v-plus", # Fill in the model name to be called
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url" : "https://sfile.chatglm.cn/testpath/video/b844f8f1-5df9-556c-a515-3d3bfaa736e8_0.mp4"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Please describe this video in detail"
}
]
}
]
)
print(response.choices[0].message)
```
### 上传视频 Base64
```python theme={null}
import base64
from zhipuai import ZhipuAI
video_path = "/Users/YourCompluter/xxxx.mp4"
with open(video_path, 'rb') as video_file:
video_base = base64.b64encode(video_file.read()).decode('utf-8')
client = ZhipuAI(api_key="YOUR API KEY") # 填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v-plus-0111", # 填写需要调用的模型名称
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url" : video_base
}
},
{
"type": "text",
"text": "请仔细描述这个视频"
}
]
}
]
)
print(response.choices[0].message)
```
## 用户并发权益
API 调用会受到速率限制，当前我们限制的维度是请求并发数量（在途请求任务数量）。不同等级的用户并发保障如下。
| V0 | V1 | V2 | V3 |
| :- | :- | :- | :- |
| 5 | 15 | 30 | 40 |