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社区首页 >专栏 >智谱Bigmodel GLM系列新升级:极致性能与最强性价比,助力农业智能化转型

智谱Bigmodel GLM系列新升级:极致性能与最强性价比,助力农业智能化转型

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程序猿DD
发布2025-02-10 15:40:52
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引言

在1月16日,智谱 bigmodel.cn 宣布了 GLM系列模型的全新升级,并正式上线了多个强大的模型,用户可以通过 bigmodel.cn 即可轻松调用最新模型API。本次升级带来了包括 GLM-4-AirGLM-4VGLM-4o Realtime API 等多款先进模型。同时为助力所有开发者更便捷地利用大模型进行创新,专门设置了针对全社会免费开放的 Flash系列模型 API。作为行业首个一站式、全模态的免费系列模型,开发者可以免费调用语言、多模态理解、多模态生成功能。以下是四大免费模型:

  • • 语言模型 GLM-4-Flash
  • • 图像理解模型 GLM-4V-Flash
  • • 图像生成模型 CogView-3-Flash
  • • 视频生成模型 CogVideoX-Flash

除了上述免费调用的模型,GLM-4-Air作为最新推出的收费高性能模型,不仅在性能上有了显著的提升,同时通过优化定价策略,提供了 最具性价比 的解决方案,帮助更多开发者和企业降低成本,实现智能化升级。在本博客中,我们将重点展示 GLM-4-Air智能农业 中的实际应用,并详细讲解其如何为农业行业带来效率提升与成本节约。此外,博客最后将介绍最新的 定价与优惠,让你更了解如何以更加优惠的价格使用这些强大的模型。


1. GLM-4-Air如何实现智能农业管理

假设您正在管理一片玉米田,借助 GLM-4-Air,您能够高效完成以下任务:

  1. 1. 病虫害检测: 通过无人机拍摄田间图像,模型迅速检测出玉米叶片上出现的病斑,并标记为高风险区域。
  2. 2. 杂草自动识别: 模型识别出田间不同位置的杂草,给出精准的除草建议。
  3. 3. 精准施肥与灌溉: 基于田间作物健康情况,模型提供详细的灌溉和施肥方案,优化资源使用,提升作物生长。

1.1 场景示例:GLM-4-Air在农业生产中的应用

GLM-4-Air 结合图像识别技术和深度学习算法,可以在农业环境中进行精准的作物健康监测、病虫害识别、资源管理等任务。其强大的多模态能力让农场主不仅可以通过图像数据识别生物信息,还能实时跟踪作物和环境的变化。这款自动化的智能农业模型可以大大提升农业生产的效率,减少人工干预,优化资源使用。您可以通过如下的具体流程完成一次农作物病虫害监测过程

  1. 1. 作物监测: 利用无人机或传感器拍摄农田图像。
  2. 2. 病虫害识别: 模型分析图像,识别作物的健康状况和病虫害类型。
  3. 3. 精准资源建议: 根据作物状况,提供精准的灌溉和施肥方案。

1.2 模型安装+数据准备

首先,安装智谱AI模型支持库:

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pip install zhipuai

安装成功后,获取API Key,并准备待分析的农田图像数据。假设农场主提供了一张近期玉米田遭受病虫害的照片。如下所示:

1.3 调用API示例

以下是调用 GLM-4-Air 分析农田的代码示例:

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from zhipuai import ZhipuAI

# 初始化客户端,输入您的API Key
client = ZhipuAI(api_key="your_api_key_here")

# 分析农田图像
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-air",
    messages=[ 
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "请分析这片玉米田的病虫害情况。"
                },
                {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                "url" : "https://files.mdnice.com/user/56355/0fe76e7e-492a-4f01-a5dd-4b06094c3cdc.png"
                }
              }
            ]
        }
    ]
)

# 输出分析结果
print(response.choices[0].message.content)

模型返回:

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您好!根据您提供的图片信息,玉米叶片上出现了一些不规则的白色或淡黄色斑点,边缘有些枯黄,这可能是由于真菌性病害引起的。

以下是可能的诊断和治疗方案:

**可能病因:**
- 玉米白斑病(Common rust):通常在潮湿环境下发生,导致叶片出现白色至褐色的斑点。
- 玉米网纹病(Northern corn leaf blight):由真菌引起,症状为灰绿色至棕色的不规则斑块。

**治疗建议:**
1. **预防措施:**
   - 保持田间良好的通风透光条件,避免过度浇水造成土壤湿度过高。
   - 合理轮作,避免连续种植玉米以减少病原菌积累。
   - 使用抗病品种。

2. **药物治疗:**
   - 对于玉米叶斑病,可以使用含有三唑类成分的杀菌剂,如戊唑醇、苯醚甲环唑等。
   - 对于北方玉米叶斑病,可以考虑使用代森锰锌或多菌灵等保护性杀菌剂。

3. **注意事项:**
   - 在喷洒农药时,应按照说明书推荐的剂量和方法进行操作。
   - 注意交替使用不同类型的杀菌剂,以防止病原体产生抗药性。
   - 喷雾后要及时清洗喷雾器,保持其清洁。

4. **监测病情:**
   - 定期检查玉米植株,及时发现并处理发病部位。
   - 根据天气情况和病害发展情况,适时调整防治策略。
您可以通过提供更多照片,来确定更加具体的病害类型。
请注意,以上仅为一般性的建议,具体的治疗方案应根据实际情况和当地农业部门的指导来确定。在使用任何化学药品之前,请务必阅读产品标签上的说明和安全指南,并在必要时咨询专业的植保人员。

可以看到,GLM-4-air在几秒钟的时间内帮助我们判断了具体的病虫害类型,并且给出了相应的解决方案,这时我们可以通过更加具体的问题来咨询如何使用药品解决病害。

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from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="851695d4f3e802604a12399c5308db90.iH66IwTpTslXRvL0") # 填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4v-flash",  # 填写需要调用的模型名称
    messages=[
       {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "图中玉米有病害,给出具体的用药频率和用药浓度"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url" : "https://files.mdnice.com/user/56355/0fe76e7e-492a-4f01-a5dd-4b06094c3cdc.png"
            }
          }
        ]
      }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

模型返回:

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1. **药物治疗**:可以使用以下药物进行防治:
   - 25%粉锈宁可湿性粉剂1500倍液;
   - 10%苯醚甲环唑水分散粒剂1000-1500倍液;
   - 20%三唑酮乳油2000倍液;或
   - 70%甲基托布津可湿性粉剂800-1000倍液。

2. **用药频率**:一般每隔7-10天喷一次药,连续喷洒2-3次。

**请注意,以上建议仅供参考,实际使用时请根据当地农业部门的推荐和使用说明进行调整。同时,为了确保治疗效果,请在晴天上午9点前或下午4点后进行喷洒,避免阳光直射导致药液蒸发过快。**

通过互联网大量相关信息的统计学习。模型给出了具体的用药浓度和用药频率,同时给出了建议的喷洒时间。您可根据具体的建议实施农药喷洒措施。

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原始发表:2025-01-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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