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本文档介绍了多模态大模型GLM-4.1V-Thinking，这是一个基于 GLM-4-9B-0414 的开源视觉语言模型，通过强化学习显著提升了其性能。文档详细阐述了该模型在设计图转代码（Design2Code）任务上的卓越表现，能将设计图转换为高质量的HTML/CSS代码，并提供了与Qwen-2.5-VL-32B-Instruct的对比示例。此外，资源还展示了如何通过智谱API免费使用GLM-4.1V-Thinking进行图像识别，并给出了一个安全检测系统的代码示例，该系统能够识别图像中的火灾、烟雾以及人员安全帽佩戴情况，并进行坐标标注，强调了模型在实际应用中的潜力。

基于 GLM-4-9B-0414 基座模型，我们推出新版VLM开源模型 GLM-4.1V-9B-Thinking ，引入思考范式，通过课程采样强化学习 RLCS（Reinforcement Learning with Curriculum Sampling）全面提升模型能力， 达到 10B 参数级别的视觉语言模型的最强性能，在18个榜单任务中持平甚至超过8倍参数量的 Qwen-2.5-VL-72B。 论文 GLM-4.1V-Thinking：通过可扩展强化学习实现通用多模态推理

• Design2Code
• Flame-Code-VLM

GLM-4.

本文档提供了一篇关于Qwen2.5-VL 多模态大模型的详细指南，涵盖了从模型架构、性能到实际部署和使用的各个方面。它不仅介绍了如何下载不同版本（如 3B 和 7B Instruct）的模型，还提供了安装和启动模型的命令行指令。此外，文档还展示了如何通过 cURL 命令测试模型，并给出了一个使用 OpenAI API 与 Qwen2.5-VL 进行交互的 Python 示例代码，该代码专注于图像中的火灾、烟雾和安全帽佩戴情况检测，支持本地和网络图片。

• Qwen2.5 VL

• Qwen2.5 VL Paper

在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope

pip install modelscope

modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct --local_dir Qwen2.5-VL-3B-Instruct

modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local_dir Qwen2.5-VL-7B-Instruct

默认存储到 ~/.cache/modelscope/hub（Linux/macOS）或 C:\Users<用户名>.cache\modelscope\hub（Windows）。--local_dir 参数可以指定下载目录。