12月8日智譜AI發布并開源 GLM-4.6V 系列多模態大模型，沐曦股份曦云C系列GPU完成Day 0適配。

GLM-4.6V 系列多模態大模型共包含兩款模型：

GLM-4.6V（106B-A12B）：面向云端與高性能集群場景的基礎版；

GLM-4.6V-Flash（9B）：面向本地部署與低延遲應用的輕量版。

作為 GLM 系列在多模態方向上的一次重要迭代，GLM-4.6V 將訓練時上下文窗口提升到 128k tokens，在視覺理解精度上達到同參數規模 SOTA，并首次在模型架構中將Function Call（工具調用）能力原生融入視覺模型，打通從「視覺感知」到「可執行行動（Action）」的鏈路，為真實業務場景中的多模態 Agent 提供統一的技術底座。

1原生多模態工具調用

傳統工具調用大多基于純文本，在面對圖像、視頻、復雜文檔等多模態內容時，需要多次中間轉換，帶來信息損失和工程復雜度。

GLM-4.6V 從設計之初就圍繞「圖像即參數，結果即上下文」，構建了原生多模態工具調用能力：

輸入多模態：圖像、截圖、文檔頁面等可以直接作為工具參數，無需先轉為文字描述再解析，減少鏈路損耗。

輸出多模態：對于工具返回的統計圖表、渲染后網頁截圖、檢索到的商品圖片等結果，模型能夠再次進行視覺理解，將其納入后續推理鏈路。

模型原生支持基于視覺輸入的工具調用，完整打通從感知到理解到執行的閉環。這使得 GLM-4.6V 能夠應對圖文混排輸出、商品識別與好價推薦、以及輔助型 Agent 場景等更復雜的視覺任務。

2同規模開源 SOTA

GLM-4.6V 在 MMBench、MathVista、OCRBench 等30+ 主流多模態評測基準上進行了驗證，較上一代模型取得顯著提升。在同等參數規模下，模型在多模態交互、邏輯推理和長上下文等關鍵能力上取得SOTA表現。

3MXMACA 軟件棧加速國產模型落地

MXMACA 軟件棧作為沐曦股份全棧 GPU 解決方案的核心，在vLLM, sglang 等主流AI推理框架中展現出快速適配的優勢，其 GPU 架構和優化設計和良好的生態兼容性確保了高效、靈活的推理部署。此次沐曦股份曦云 C 系列GPU完成 Day 0 適配智譜 GLM-4.6V 系列多模態大模型再次印證了這一優勢。MXMACA 軟件棧將繼續以開放式架構和持續迭代優化，賦能推理框架、模型、應用開發到運維的全生命周期，助力開發者構建更具競爭力的 AI 產品。

關于沐曦股份

沐曦股份致力于自主研發全棧高性能GPU芯片及計算平臺，為智算、通用計算、云渲染等前沿領域提供高能效、高通用性的算力支撐，助力數字經濟發展。