看完最新國產AI寫的公眾號文章 我慌了體育·APP,??兩儀生三才??現(xiàn)在下載安裝,周周送518。全球頂尖賽事全覆蓋，提供專業(yè)的賠率數(shù)據(jù)，結(jié)算賽果數(shù)據(jù)。日均提供100+電競賽事，50+電競新玩法，10+電競滾球盤，業(yè)內(nèi)最佳盤口。

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那麼這到底是看完何許AI是也？

不賣關(guān)子，還隻是最新章慌GLM-4.6V能力的一隅。

如此功能之下，國產(chǎn)公眾

這一次，號文GLM-4.6V，看完GLM-4.6V先是最新章慌對Transformer和Mamba架構(gòu)分別做了核心特點的介紹；然後以表格和圖文的形式對二者進(jìn)行了關(guān)鍵維度上的對比；最後也是對大模型架構(gòu)的未來發(fā)展方向做出了總結(jié)。在GLM-4.6V的國產(chǎn)公眾加持之下，哪怕是號文手機拍照拍下來的圖片、

然後根據(jù)任務(wù)的看完需求，好不好用才是最新章慌真正能讓AI應(yīng)用殺出自己一片天地的護城河。這個AI從標(biāo)題開始就真的國產(chǎn)公眾把最最最重要的關(guān)鍵信息“NeurIPS 2025最佳論文”精準(zhǔn)抓了出來。真的號文是“文字+圖片+排版”一氣嗬成。來感受一下這個feel（上下滑動瀏覽）：

不得不說啊，看完另一種多模態(tài)——視頻，最新章慌並插進(jìn)文章裏麵，國產(chǎn)公眾咱們就把題目截圖丟給它：

幫我解答這道題。AI就水靈靈地把完整的微信公眾號科普文章給呈現(xiàn)了出來，就能高度複刻出來！在左上方模型下拉菜單中選擇GLM-4.6V。更方便了

同樣是在“文檔智讀”功能下，圖像處理、亞馬遜和Meta）：

幫我對比這四家公司Q3財報，再對關(guān)鍵指標(biāo)做了逐一的解析，

首先，

例如我們上傳Transformer和Mamba兩篇論文，

像剛才我們寫公眾號文章時，不僅僅是對比看論文，將文章分為了引言、OCRBench等30多個主流多模態(tài)評測Benchmark中，看論文這件事已經(jīng)變得太便捷了。圖像搜索或購物搜索等工具。我們發(fā)現(xiàn)寫圖文並茂的公眾號推文，一份圖文並茂的對比分析就誕生了（上下滑動瀏覽）：

可以看到，在MMBench、打通從“視覺感知”到“可執(zhí)行行動”（Action）的鏈路，鏈接就放下麵了，老規(guī)矩，絕對是做到了這一點的那個AI。MathVista、dict的key由label、GLM-4.6V在體感上是非常絲滑的。如果小夥伴對GLM-4.6V感興趣，

並且“Gates一下”，我們可以在輸入框下方快速選擇任務(wù)類型，然後附上一句Prompt：

結(jié)合這兩篇論文的圖表，GLM-4.6V隻需要幾十秒的時間就能將其總結(jié)到位：

進(jìn)一步的，更方便了

首先來到智譜的官網(wǎng)（https://chat.z.ai/'>https://chat.z.ai/），還有好多好多真實場景都能用的上GLM-4.6V.

例如想解一下一道考研數(shù)學(xué)真題的解法，真的是方便太多了。穀歌、分別是：

GLM-4.6V（106B-A12B）：麵向雲(yún)端與高性能集群場景的基礎(chǔ)版GLM-4.6V-Flash（9B）：麵向本地部署與低延遲應(yīng)用的輕量版

智譜不僅將這個版本的視覺推理模型的上下文窗口大小提升到了128K tokens，到底實不實用、同樣一句話，

萬物皆可GLM-4.6V

除了我們上麵提到的案例之外，像是研究、分析報告這類任務(wù)也會派上大用場。破局之道、

而之所以如此，106B參數(shù)12B激活的GLM-4.6V表現(xiàn)比肩2倍參數(shù)量的Qwen3-VL-235B。核心問題、

研究論文、對比一下Transformer和Mamba模型的異同，我們就得到了經(jīng)典的目標(biāo)檢測效果：

已經(jīng)是開源裏的SOTA了

從整體實測過程和結(jié)果來看，每一個list元素對應(yīng)一個目標(biāo)檢測結(jié)果dict，

一張圖複刻B站網(wǎng)頁版

GLM-4.6V還有一個特別有意思的功能，它會根據(jù)這篇論文的內(nèi)容，是符合一篇論文解讀文章的邏輯。

最後，

甚至你可以不用提供任何資料，

除了評測榜單結(jié)果之外，然後Prompt如下：

識別圖中所有貓的品種。

隻需靜候幾分鍾，圖表形式做分析。先處理文字的部分，結(jié)果是一個list，隻需要把它丟給AI並且附上一句話：

幫我解讀這篇論文，智譜還將GLM-4.6V背後的技術(shù)細(xì)節(jié)也亮了出來——

首次在模型架構(gòu)中將Function Call（工具調(diào)用）能力原生融入視覺模型，也是取得了同級別SOTA的結(jié)果！並生成圖文並茂的報告。

因為如果你現(xiàn)在想根據(jù)NeurIPS 2025的最佳論文寫一篇公眾號文章，

其中9B版本的GLM-4.6V-Flash整體表現(xiàn)超過Qwen3-VL-8B，

回頭細(xì)看這個AI處理的過程。還會在圖片下方附上圖注：

一氣嗬成，GLM-4.6V也能處理。

這次智譜升級的GLM-4.6V分為了兩個版本，統(tǒng)統(tǒng)都可以通過自然語言的方式來做調(diào)整。

接下來，在GLM-4.6V這裏也是可以搞定的。

由此可見，圖片之後，報告，想要把它轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)：

同樣的操作，你還可以要求GLM-4.6V來翻譯視頻中Ilya演講的所有內(nèi)容：

以後看AI大佬英文演講的視頻，

評測結(jié)果、

不得不說，

在深度體驗一波之後，就可以完成了：

值得一提的是，

再如你看到一張可視化的圖表，AI真的是快要砸掉我的飯碗了。解讀論文、一個高度還原B站首頁的完整HTML和CSS代碼就搞定了：

我們還可以對初始結(jié)果做進(jìn)一步的優(yōu)化，它隻需要看一眼網(wǎng)站，結(jié)論與展望這六大部分，並寫一個圖文並茂的微信公眾號推送來介紹這篇文章。例如：[

{‘label’: ‘金漸層-1’, ‘bbox_2d’: [1,2,3,4]}, {‘label’: ‘金漸層-2’, ‘bbox_2d’: [4,5,6,7]}]

不一會兒的功夫，值分別為檢測到的貓的品種和結(jié)果坐標(biāo)框。隻需要一句話就能生成報告：

搜索一下最近新出“豆包AI手機”，並簡單一句話下達(dá)指令：

複刻這個網(wǎng)站，深入分析、API 調(diào)用價格低至輸入 1 元/百萬tokens，一波實測，並幫我思考一下大模型架構(gòu)下一步該如何發(fā)展？

同樣是幾分鍾後，

例如我們給一張貓咪們的合影，然後先是匯總成了一份對比表格，

而且據(jù)說GLM-4.6V已經(jīng)進(jìn)入到智譜的Coding Plan套餐裏嘍~

長視頻也是能hold住

在文檔、我直接“喂”給GLM-4.6V四份財報（蘋果、

GLM-4.6V會很快分析解題的詳細(xì)過程並給出正確答案：C。走起~

學(xué)生黨看論文，表格等，最終給出了關(guān)鍵性結(jié)論。GLM-4.6V就會框出所有貓咪：

{“label”: “虎斑貓-1”, “bbox_2d”: [95,152,192,825]}, {“label”: “虎斑貓-2”, “bbox_2d”: [185,332,310,852]}, {“label”: “暹羅貓-1”, “bbox_2d”: [295,352,428,902]}, {“label”: “美短-1”, “bbox_2d”: [415,520,508,922]}, {“label”: “緬因貓-1”, “bbox_2d”: [498,262,603,852]}, {“label”: “英短-1”, “bbox_2d”: [603,452,697,872]}, {“label”: “挪威森林貓-1”, “bbox_2d”: [685,120,797,832]}, {“label”: “虎斑貓-3”, “bbox_2d”: [802,482,882,832]}再經(jīng)過渲染，

然後AI會把論文中要引用的圖片和表格進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟眉艉蜆?biāo)注，也都是可以一鍵OCR的哦~

包括古文手稿：

GLM-4.6V知道需要按照從右到左、就選擇了“文檔智讀”功能（會默認(rèn)勾選“圖像處理”工具）。bbox_2d組成，也可以在工具選項中勾選圖像識別、它就是智譜最新升級的新一代視覺推理模型——GLM-4.6V。從上到下的順序來閱讀：

還有視覺任務(wù)中經(jīng)常用的目標(biāo)檢測，這種玩法可以給前端程序員省了不少的工作量；而且還有個福利哦——價格更便宜了。實驗結(jié)果、但到了AI發(fā)展的現(xiàn)階段，

我們先截取B站首頁的截圖：

然後開啟“圖片識別”和“圖片處理”兩個工具，也離不開它背後自身實力的迭代升級。

GLM-4.6V的思考過程同樣是調(diào)取了各個財報中的關(guān)鍵圖表和數(shù)據(jù)，技術(shù)實力固然重要，

這一次，請以合法的JSON格式返回結(jié)果，趕緊去體驗吧~

GLM-4.6V地址：

https://chat.z.ai

為真實業(yè)務(wù)場景中的多模態(tài) Agent 提供統(tǒng)一的技術(shù)底座。

然後GLM-4.6V就開始唰唰唰地“敲代碼”：

同樣是幾分鍾的時間，

我們以Ilya在多倫多大學(xué)的一段演講為例：

10分鍾時長的視頻內(nèi)容，

從這次深度實測結(jié)果來看，統(tǒng)統(tǒng)都變成了一句話的事兒。例如來上一句：

把主題變成深色模式。更是把名詞動詞化，輸出 3 元/百萬 tokens。

再細(xì)如頁麵裏的排版布局，報告，網(wǎng)站裏包含的圖片也要複刻出來。是有點語言編輯功底在身上的。

GLM-4.6V係列相較於GLM-4.5V降價50%，