最近发布的大模型，好像个个都是卷王

全栈工程师，关注一下。带你一起飞

开玩笑，不关注怎么带你飞

智谱GLM-4.5V，超越GLM-4.1V-Thinking

最近发布了很多大模型，智谱的GLM-4.5V，一个视觉大模型。

106B参数，延续了4.1V-Thinking的技术路线。

整体性能有了更大提升，比如看图猜地点、分析炸鸡的品牌、生成网页等等。

之前提到过，智谱有个鲜明的优点是文档巨细、巨清晰。

只是这个参数量，本地部署难度极大。

可以在他们官方API或者官网使用。

GLM-4.5V:

https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.5V

GLM-4.1V-9B-Thinking:

https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking镜像:

https://www.codewithgpu.com/i/THUDM/GLM-4.1V-Thinking/GLM-4.1V-9B-Thinking-WEBCHAT

百川，All in Medical（医疗）

最开始做通用模型，后来百川改变策略，All in Medical（医疗）。

之前出过一个Baichuan-m1。最近他们推出了Baichuan-m2。

当时我对这个模型关注度有点高，只是模型许可协议不是特别友好（需要先登记才能使用）。

这次的Baichuan-M2，参数量来到了32B，参数量更大，性能更强大。

有一个有意思的点是，他们自研了一个患者模拟器，用于模拟生成患者相关的数据和验证模型能力。

Baichuan-M2的许可证是Apache 2.0，可以任意商用。

对于想商用医疗模型的开发者来说，又多了一个选择。

在医疗模型方面，通义实验室推出过一个灵枢大模型（lingshu），是一个视觉大模型（7B、32B两个尺寸）。

始终觉得，医疗模型最终会往多模态方向发展，毕竟医疗会涉及到影像报告、检验报告等等这些图片的分析解读。

Baichuan-M2-32B:

https://www.modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B

Baichuan-M2-32B-GPTQ-Int4:

https://www.modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B-GPTQ-Int4

Baichuan-M2镜像:

https://www.codewithgpu.com/i/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B/Baichuan-M2-Medical-Web

lingshu-32B:

https://www.modelscope.cn/models/lingshu-medical-mllm/Lingshu-32B

lingshu-7B:

https://www.modelscope.cn/models/lingshu-medical-mllm/Lingshu-7B

OpenBMB，手机可用的多模态大模型

OpenBMB发布了MiniCPM-V-4，一个4.1B的大模型，端侧能力超强。

可在手机上运行（暂时只有IOS版），看了一下效果，确实不错。

支持单图、多图、视频处理。

评测成绩超过了GPT-4.1-mini-20250414。

MiniCPM-V-4:

https://www.modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-4

MiniCPM-V-4镜像:

https://www.codewithgpu.com/i/OpenBMB/MiniCPM-o/MiniCPM-V-4-Quick-Start

UniPic2-Metaquery-9B，小尺寸的全能选手

昆仑万维最近发布了UniPic2-Metaquery-9B，如你所见，参数量只有9B。

但支持图片理解、文生图、图生图（图片编辑），功能超多。

算是个惊喜，之前较少关注昆仑万维。

本地部署最低需要40G显存，但他们有个低显存版本。

在官方介绍上，改图效果很惊艳（有的地方感觉和Qwem-Image有一拼）。

这个我想我会体验一下，看看效果到底如何。

UniPic2-Metaquery-9B:

https://www.modelscope.cn/models/Skywork/UniPic2-Metaquery-9B

总结

最近发布的模型，大多以多模态或者垂类模型为主。

在基础模型，能卷的地方不多了。

但多模态，特别是视频，还大有可为。

就看传言即将发布的DeepSeek-R2，能不能再惊艳我们一次？

镜像主页（快速推理各类大模型）：

https://www.codewithgpu.com/u/aistudent