LLM EU
Meny
Modeller

GLM 4.5V

Z.ai (Zhipu AI)

Endast katalog Öppna vikter

Senast granskad:

Suveränitet och hosting

Endast i katalog

Den här modellen finns i katalogen för referens. Den finns ännu inte hos LLM EU, och ingen förstapartsändpunkt betjänar den här. Begäranden till den går direkt till leverantören, enligt leverantörens egna villkor.

Sammanfattning

Det är en bas-checkpoint utan instruktionsträning. GLM 4.5V är en mycket stor öppen vision-språkmodell från Z.ai (Zhipu AI): 107.7B parametrar under MIT. Den accepterar text och bilder och svarar i text. Den publicerade konfigurationen anger inget kontextfönster, så detta kort innehåller inget. Repositoriet skapades i augusti 2025 och speglas på Hugging Face. Kortet är endast för katalog: LLM EU kör inte denna modell. Utgivaren listar 2 språk, varav 1 är bland de språk som Europeiska unionen publicerar på.

Specifikationer

Leverantör
Z.ai (Zhipu AI) (CN)
Kontextfönster
Inte verifierad: leverantören har inte dokumenterat detta påstående.
Parametrar
107.7B
Modaliteter
text, vision
Licens
mit · licence
Öppna vikter
yes
Utgivningsdatum
10 aug. 2025
Uppgifter
Vision, Resonemang

Språk

Stark: en

Tillräcklig: zh

Stark

  • en

Tillräcklig

  • zh

Inte verifierad: leverantören har inte dokumenterat detta påstående. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

När den ska användas

Styrkor

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • the model page lists en

Begränsningar

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 107.7B parameters, self-hosting needs multiple high-memory accelerators
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model