智谱联合华为，开源多模态SOTA模型

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智谱携手华为正式开源全新一代图像生成模型GLM-Image。该模型全程依托昇腾Atlas 800T A2硬件平台与昇思MindSpore AI框架，实现了从数据准备、预处理到大规模训练的全链路国产化，成为首个在纯国产芯片上完成端到端训练的SOTA级多模态大模型。

据悉，GLM-Image首创「自回归+扩散解码器」融合架构，深度融合语言理解与图像生成能力，标志着团队在以Nano Banana Pro为典型代表的“认知型生成”技术路径上取得关键突破。

核心优势一览：

• 架构突破，引领“认知型生成”新范式：创新采用「自回归 + 扩散编码器」混合结构，在保障全局语义指令精准响应的同时，显著提升局部纹理与细节还原能力，有效攻克海报设计、PPT制作、科普插图等知识密集型任务中的生成瓶颈，为构建具备“知识理解+逻辑推理”能力的新一代生成模型奠定坚实基础。
• 全栈国产化训练标杆：模型自回归主干完全基于昇腾Atlas 800T A2算力设备及昇思MindSpore框架完成全流程开发与训练，涵盖数据清洗、特征工程、分布式训练及精度调优等全部环节，充分验证了国产AI软硬协同生态支撑前沿大模型研发的成熟度与可靠性。
• 文字渲染能力领跑开源社区：在CVTG-2K（复杂视觉文本生成）与LongText-Bench（长文本图像渲染）两大权威评测中均登顶开源模型榜首，尤其在中文字符生成方面表现卓越，鲁棒性与可读性俱佳。
• 极致成本与效率平衡：API服务模式下单图生成仅需0.1元；面向高吞吐场景的速度优化版本也已进入发布倒计时。

综合评测表明，GLM-Image已在文字渲染方向达成开源领域SOTA性能。

• 在CVTG-2K榜单中，模型重点评估图像内多区域文字同步生成的准确性。GLM-Image以0.9116的Word Accuracy（文字准确率） 高居开源模型首位；其NED（归一化编辑距离）指标达0.9557，远超同类方案，印证其在汉字识别、排版与拼写一致性上的强大能力，错字、漏字、乱序等问题显著减少。
• 在LongText-Bench榜单中，测试覆盖招牌、宣传海报、演示文稿、对话气泡等8类高密度文本场景，并分别进行中英文双语评估。GLM-Image以英文0.952、中文0.979的综合得分双双位列开源模型第一，凸显其对复杂中文排版与语义连贯性的深度建模能力。

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