GLM-4.1V-Thinking：价值月薪5万的AI助理来了！

对不少用户来说，使用市面主流大模型的最大痛点，是AI的智能化程度不够高，做不到像人一样理解给定素材（尤其是图像、视频、文档等多模态素材），导致许多任务承载不了，所谓的AI助理秒变鸡肋。

然而，智谱最新推出的多模态大模型GLM-4.1V-Thinking（以下简称“GLM”），其性能之强大，或将完全颠覆这种局面。今天appmall.ai就带大家来测评一下，这款刚刚推出就成功登顶HuggingFaceTrending榜单的AI大模型，是否真的不输月薪5万私人助理。

GLM因何“能扛能打”？

首先看出身。GLM是“AI六小虎”智谱AI最新发布的视觉语言大模型，它是一款支持图像、视频、文档等多模态输入的通用推理型大模型，专为复杂认知任务设计。

其次看跑分。这款模型尺寸只有9B，在MMStar、MMMU-Pro、ChartQAPro、OSWorld等28项权威评测中，有23项达成10B级模型的最佳成绩，其中18项更是持平或超越参数量高达72B的Qwen-2.5-VL。

最后看能力。GLM在内容理解（分析图像与文本信息）、解题推理（数学与科学题目分析演绎）、主体锚定（识别并指出语言指令里提到的主体）等方面都表现出了高度稳定的性能。

GLM实测效果如何？

GLM现已上线appmall.ai，低至2.3元/小时，就可以收获超越Qwen-2.5等市面主流大模型的多模态AI助理体验，妥妥不输月入5万的私人助理。

今天AppMall就带着大家来实测一下GLM最能打的核心竞争力吧：

（1）Easy模式：图片理解、主体识别

首先上传一张图片，测试GLM能否识别出这是哪个成语典故。GLM很好地完成了任务，同时展现出了深度思考的过程，包括常见成语检索、典故解释、其他成语排除、组织语言。

指定主体的识别和定位方面，GLM表现如何？比如问GLM：下面这张图片中，红衣女士的位置在哪里？

可以看到，AI经过分析精准地识别出prompt里指定的主体，并且对其位置有正确的描述。

（2）Normal模式：细节分析、常识测试

继续测试GLM是否能在图片理解过程中体现像人一样的思考。比如问GLM：在这个唐朝宴饮画面中，有哪些不符合常识的地方？

GLM也识别出来，可口可乐、智能手机不应该出现在当时的朝代。

再看看GLM对于一些精细化的内容分析能力如何。比如我们抛出一个典型的“找不同”场景，交给GLM进行分析。

从答案来看，整体表现还是可以的，但是在颜色的识别上还是出现了明显错误（比如最右侧的花朵颜色有差别，但是GLM没有识别出来），基本可以认定GLM的分析胜任度和内容细节的丰富度成反比。

（3）Hard模式：解题推理

从前面的使用场景，GLM在文科领域的整体表现可以在95/100分以上，那么理科场景的胜任度如何呢？我们选择了一道2025高考数学题，来测试GLM包含基本文字理解（题目语义）、公式记忆、图像识别、逻辑解答等能力。

可以看到，GLM很快就开始了思考过程，最终给出了与标准答案一致的回答，证明其在数学科学推理领域的跑分实至名归。

对于更复杂的任务，比如对多页、多语言ppt或pdf理解分析方面，虽然GLM目前支持图片、视频、PPT和PDF格式的文档上传，但AppMall实测下来，现有的9B小版本在视频和文档分析方面比较受限，表现并不好。妥协方式是复制大段文本发送到对话框中，让GLM进行分析。

总而言之，目前appmall.ai上线的GLM小版本，更适合主流高频日常场景的使用，基本可以达成文理双料学霸的AI助理水准，不输月入5万私人助理。如果AI深度玩家需要将GLM应用在更复杂的场景，那么更适合自行部署完整版本进行探索。

还在等什么？快来appmall.ai试用GLM吧~