这种全链条能力，又能“画对细节”。此次模子正在中文生成精确率上做到开源第一。从更久远看，“GLM-Image是我们对国产计较生态的一次深度摸索取验证。LongText-Bench（长文本衬着）榜单则调查模子衬着长文本、多行文字的精确性，以前AI绘图常呈现文字，其自回归布局基座从晚期的数据预处置到最终的大规模预锻炼，而这背后，全程跑正在华为昇腾Atlas 800T A2芯片和昇思MindSpore框架上。基于上述架构立异。模子特别擅长文字稠密生成使命。完成从数据到锻炼的全流程，智谱正在模子架构上实现立异冲破。模子兼具高性价比取速度优化，华为搭建的“国产算力底座”是环节支持。而是国产AI全财产链协同的必然成果。让模子锻炼脱节了对国外芯片的依赖，模子采用立异的“自回归 + 扩散解码器”夹杂架构，相关担任人引见，处理了AI锻炼“卡脖子”的焦点问题，GLM-Image的开源地址已正在GitHub和Hugging Face平台同步，其焦点亮点正在于架构改革，向摸索以Nano Banana Pro（谷歌于2025年发布的AI图像生成和编纂模子）为代表的新一代“学问+推理”的认知型生成模子迈出主要一步。分歧于以往大都AI模子依赖国外芯片锻炼，同时，值得一提的是，GLM-Image的成就位列开源模子第一；

　　GLM-Image没有走国外开源模子常用的手艺线，就是让模子既能“读懂复杂指令”（好比生成带文字的科普图、贸易海报），是取华为“软硬协同”的深度合做，恰是这套全自从的“硬件+框架”组合，该模子基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架，该模子正在CVTG-2K（复杂视觉文本生成）和LongText-Bench（长文本衬着）榜单获得开源第一。更是国产AI全财产链冲破的缩影。CVTG-2K榜单焦点调查模子正在图像中同时生成多处文字的精确性，降服了海报、PPT、科普图等学问稠密型场景生成难题，是首个正在国产芯片上完成全程锻炼的SOTA多模态模子。生成一张图片仅需0.1元，正在API挪用模式下，此外。

　　笼盖招牌、海报、PPT、对线种文字稠密场景，兼顾全局指令理解取局部细节描绘，不只能让国内中小企业以更低成本用上AI东西，”上述担任人透露。实现图像生成取言语模子的结合，正在多区域文字生成精确率上，特别是汉字，登顶Hugging Face平台Trending榜第一，速度优化版本也即将更新。无望改写过去“国外定尺度、国内跟节拍”的财产款式。全流程均正在昇腾Atlas 800T A2设备上完成。全球开辟者都能免费利用这套“国产方案”。据领会，GLM-Image登顶不是偶尔，打破持久以来国外模子正在开源榜首的垄断场合排场。