GLM-4.6V-Flash
多模态大模型GLM-4.6V-Flash 9B
模型参数（Parameters）
90.0
最高上下文长度（Context Length）
128K
是否支持中文
支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
不支持
最高上下文输入长度
128K tokens
最长输出结果
暂无数据
模型类型
多模态大模型
发布时间
2025-12-08
模型预文件大小
暂无数据
推理模式
常规模式（Non-Thinking Mode）
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
接口价格
暂无公开的 API 定价信息。
GLM-4.6V-Flash模型在各大评测榜单的评分
当前尚无可展示的评测数据。
发布机构
智谱AI
查看发布机构详情
GLM-4.6V-Flash 9B模型解读
概览与定位
GLM-4.6V-Flash 是 GLM-4.6V 系列的轻量版（约 9B 参数），面向本地部署与低时延应用场景。其在训练中同样采用 128K 级上下文设置，并继承本系列的原生 Function Calling 能力，用于视觉驱动的工具调用与多模态 Agent。参见 Hugging Face 模型卡 与卡片内链接的 官方文档。
架构与技术规格
公开信息显示参数量约 9B，为便于单机/边缘侧低成本推理进行了优化；模型卡提供了 vLLM 与 SGLang 推理示例及推荐超参。详见 模型卡。
模态与核心能力
支持图像+文本输入与文本输出，重点面向文档理解、界面还原/编辑、低延迟的多模态交互，以及在本地资源受限环境下的部署与使用。参见 模型卡。
应用与限制
适用于需要快速响应与本地化部署的多模态任务；模型卡同时提示当前在纯文本 QA、复杂提示下的重复思考等方面仍有改进空间。
获取方式与许可
权重已发布至 Hugging Face，许可为 MIT，并提供推理代码示例与评测建议。参见 模型卡 与 GLM-V GitHub。
关注DataLearnerAI公众号
关注DataLearnerAI微信公众号，接受最新大模型资讯
